无图多跳阅读理解：一种选择引导策略
计算与语言
2021-07-27 v1
摘要
多跳阅读理解（MHRC）不仅需要在给定段落中预测出正确的答案片段，还需提供一条支撑证据链以保证推理的可解释性。将多跳推理理解为在实体节点间跳跃，从而将这一过程建模为图结构，这已成为该任务上的主导范式。近来，由于图构建的不便，关于图建模是否不可或缺的异议声音渐起；然而，现有最先进的无图方法相较于基于图的方法存在巨大的性能差距。本文提出了一种新颖的无图替代方案，首次在 MHRC 上超越所有图模型。具体而言，我们采用选择引导（S2G）策略以由粗到精的方式准确检索证据段落，并结合两种新颖的注意力机制，其出人意料地契合多跳推理的本质。我们的无图模型在 MHRC 基准 HotpotQA 上相较强基线及当前所有已发表工作中的最优结果取得了显著且一致的性能提升。
引用
@article{arxiv.2107.11823,
title = {Graph-free Multi-hop Reading Comprehension: A Select-to-Guide Strategy},
author = {Bohong Wu and Zhuosheng Zhang and Hai Zhao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2107.11823},
year = {2021}
}