Multi-hop Läsförståelse (RC) kräver resonemang och aggregering över flera stycken. Vi föreslår ett system för multi-hop RC som dekomponerar en kompositionsfråga i enklare sub-frågor som kan besvaras av off-the-shälf en-hop RC modeller. Eftersom noteringar för sådan nedbrytning är dyra, omarbetar vi underfrågegenerering som ett span förutsägelseproblem och visar att vår metod, tränad med endast 400 märkta exempel, genererar underfrågor som är lika effektiva som människotillåtna underfrågor. Vi introducerar också en ny global omplaceringsstrategi som tar hänsyn till varje nedbrytning (dvs. delfrågorna och deras svar) för att välja det bästa slutliga svaret, vilket avsevärt förbättrar den totala prestandan. Våra experiment på HOTPOTQA visar att detta tillvägagångssätt uppnår de senaste resultaten, samtidigt som det ger begripliga bevis för sitt beslutsfattande i form av underfrågor.
Decom-pRC REF ) dekomponerar en kompositionsfråga i enklare delfrågor, och sedan utnyttjar single-hop MRC modeller för att svara på delfrågor.