Flera val läsförståelse (MCRC) är uppgiften att välja rätt svar från flera alternativ som ges en fråga och en artikel. Befintliga MCRC modeller brukar antingen läsa varje alternativ oberoende eller beräkna en fast längd representation för varje alternativ innan de jämförs. Men, människor vanligtvis jämföra alternativen på flera-granularity nivå innan du läser artikeln i detalj för att göra resonemanget mer effektiv. Mimicking människor, föreslår vi ett alternativ jämförelse nätverk (OCN) för MCRC som jämför alternativ på ordnivå för att bättre identifiera sina korrelationer för att hjälpa resonemang. Speciellt, varje alternativ kodas in i en vektorsekvens med hjälp av en skimmer för att behålla finkornig information så mycket som möjligt. En uppmärksamhetsmekanism utnyttjas för att jämföra dessa sekvenser vektor-för-vektor för att identifiera mer subtila korrelationer mellan alternativ, vilket är potentiellt värdefullt för resonemang. Experimentella resultat på den mänskliga engelska examen MCRC dataset RACE visar att vår modell överträffar befintliga metoder avsevärt. Dessutom är det också den första modellen som överträffar Amazon Mechanical Turker prestanda på hela datasetet.
Alternativjämförelse Nätverk REF jämför mellan alternativ på ordnivå och identifierar korrelation för att hjälpa till att bygga upp logik och resonemang.
Option Comparison Network for Multiple-choice Reading Comprehension
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}