多跳机器阅读理解方法综合综述
计算与语言
2022-12-09 v1
摘要
机器阅读理解（MRC）是自然语言处理（NLP）中一个长期存在的课题。MRC 任务旨在基于给定上下文回答问题。近期研究聚焦于多跳 MRC，它是 MRC 更具挑战性的扩展，需要跨上下文的一些分散信息片段来回答问题。由于多跳 MRC 的复杂性与重要性，近年来大量研究集中于该主题，因此回顾相关文献是必要且值得的。本研究旨在基于 2018 至 2022 年的 31 项研究，调查多跳 MRC 方法的最新进展。为此，首先将介绍多跳 MRC 的问题定义，然后详细回顾 31 个模型并重点关注其多跳特性。它们还将基于主要技术进行分类。最后，将给出模型与技术的细粒度综合比较。
引用
@article{arxiv.2212.04072,
title = {A Comprehensive Survey on Multi-hop Machine Reading Comprehension Approaches},
author = {Azade Mohammadi and Reza Ramezani and Ahmad Baraani},
journal= {arXiv preprint arXiv:2212.04072},
year = {2022}
}
备注
35 pages, 46 figures, 3 tables. under review at Acm computing Survey journal