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基于多选题的机器理解双脑协同注意网络( Dual Head-wise Coattention Network for Machine Comprehension with Multiple-Choice Questions )
Z Liu K Huang D Huang J Zhao
选择题机器理解(MC)是一项重要且具有挑战性的自然语言处理(NLP)任务，要求机器从给定特定段落和问题的候选答案集中做出最佳答案。现有的方法要么使用强大的预先训练的语言模型，要么依赖于一个过于复杂的匹配网络，该网络旨在有效地捕捉段落、问题和候选答案之间的关系。在本文中，我们提出了一种新的结构，双头部协同注意网络（称为DHC)，这是一个简单有效的注意力神经网络设计用于多项选择MC任务。我们提出的DHC不仅支持一个强大的预训练语言模型作为编码器，而且通过多层次的头部匹配和聚合方法，将MC关系直接建模为注意机制，从而更好地建模问题和段落之间的关系，并更有效地与大型预训练语言模型协作。为了评估性能，我们在五个具有挑战性和知名的多项选择MC数据集上测试了我们提出的模型：种族、梦想、SemEval-2018任务11、OpenBookQA和托福。大量的实验结果表明，与基于所有五个数据集的现有模型相比，我们的方案可以显著提高精度，并持续优于所有测试基线包括最先进的技术。更值得注意的是，我们的建议是一个可插入的和更灵活的模型，因此它可以插入到任何预先训练的基于Bert的语言模型中。消融研究显示了其最先进的性能和推广。
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