神经机器阅读理解：方法与趋势
计算与语言
2019-11-06 v5
摘要
机器阅读理解（MRC）要求机器基于给定上下文回答问题，随着过去几年各种深度学习技术的引入，已引起越来越多的关注。尽管基于深度学习的 MRC 研究蓬勃发展，仍缺乏一份全面综述来总结现有方法与近期趋势，这促成了本文的工作。具体而言，我们对该研究领域进行了透彻回顾，涵盖不同方面包括（1）典型 MRC 任务：其定义、差异与代表性数据集；（2）神经 MRC 的一般架构：主要模块及各自的主流方法；（3）新趋势：神经 MRC 中一些新兴领域及相应挑战。最后，考虑到迄今所取得的成果，本综述也通过讨论尚待解决的开放问题来展望未来的可能走向。
引用
@article{arxiv.1907.01118,
title = {Neural Machine Reading Comprehension: Methods and Trends},
author = {Shanshan Liu and Xin Zhang and Sheng Zhang and Hui Wang and Weiming Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1907.01118},
year = {2019}
}
备注
46 pages