Maskinläsförståelse (MRC) med flervalsfrågor kräver att maskinen läser givet stycke och väljer rätt svar bland flera kandidater. I detta dokument föreslår vi ett nytt tillvägagångssätt som kallas Convolutional Spatial Attention (CSA) modell som bättre kan hantera MRC med flera val frågor. Den föreslagna modellen skulle till fullo kunna ta fram den ömsesidiga informationen mellan passagen, frågan och kandidaterna för att bilda de berikade representationerna. För att sammanföra olika uppmärksamhetsresultat föreslår vi dessutom att man använder konvolutionsoperationer för att dynamiskt sammanfatta de uppmärksamhetsvärden som finns inom regionernas olika storlek. Experimentella resultat visar att den föreslagna modellen skulle kunna ge betydande förbättringar av olika state-of-the-art-system på både RACE och SemEval-2018 Task11 datauppsättningar.
Modellen Convolutional Spatial Attention (CSA) bildar den berikade representationen genom att helt extrahera den ömsesidiga informationen mellan passagen, frågan och kandidaterna.
Convolutional Spatial Attention Model for Reading Comprehension with Multiple-Choice Questions
{'venue': 'AAAI 2019 6276-6283', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}