机器阅读理解的任务与模式研究【多伦多约克大学】.zip

为了提供对机器阅读理解(MRC)中现有任务和模型的调查,本报告回顾:1)一些具有代表性的简单推理和复杂推理MRC任务的数据集收集和性能评估; 2)用于开发基于神经网络的MRC模型的体系结构设计,注意机制和提高性能的方法; 3)最近提出了一些转移学习方法,以将外部语料库中包含的文本样式知识合并到MRC模型的神经网络中; 4)最近提出的一些知识库编码方法,用于将外部知识库中包含的图形样式知识合并到MRC模型的神经网络中。 此外,根据已经取得的成就和仍然存在的不足,本报告还提出了一些尚待进一步研究的问题。