面向 SQuAD 2.0 的随机答案网络
计算与语言
2018-09-26 v1
摘要
本文提出对随机答案网络（Stochastic Answer Network, SAN）——当前最先进的机器阅读理解模型之一——的扩展，使其能判断问题是否不可回答。扩展后的 SAN 包含两个组件：一个跨度检测器和一个用于判断问题是否不可回答的二分类器，且两个组件被联合优化。实验表明，SAN 在 Stanford Question Answering Dataset (SQuAD) 2.0 上取得了与最先进水平相竞争的结果。为促进该领域研究，我们发布了代码：https://github.com/kevinduh/san_mrc。
引用
@article{arxiv.1809.09194,
title = {Stochastic Answer Networks for SQuAD 2.0},
author = {Xiaodong Liu and Wei Li and Yuwei Fang and Aerin Kim and Kevin Duh and Jianfeng Gao},
journal= {arXiv preprint arXiv:1809.09194},
year = {2018}
}
备注
6 pages, 2 figures and 2 tables