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1问题及数据集1.1问题本论文主要解决一种面向Cloze-style（填空式）的阅读理解（问答）问题1.2数据集（1）CNN&DailyMail（2）SQuAD（3）GraphReachabilitydatase2已有方法2.1单轮推理（1）特点单轮推理模型主要利用注意力...
ReasoNet在机器理解数据集上取得了卓越的性能，包括非结构化的数据集CNN以及DailyMail，SQuAD，和一个结构化图可达性数据集。关键词机器阅读理解，深度强化学习，推理网络1introduction教机器阅读、处理和理解自然语言文档是[2、7、19]人工智能
1问题及数据集1.1问题本论文主要解决一种面向Cloze-style（填空式）的阅读理解（问答）问题1.2数据集（1）CNN&DailyMail（2）SQuAD（3）GraphReachabilitydatase2已有方法2.1单轮推理（1）特点单轮推理模型主要利用注意力机制来强调文档中与问题相关的那些部分，计算问题和文档子单元的相应...
【论文笔记03】ReasoNet:LearningtoStopReadinginMachineComprehension山不过来，我就过去10-1310171问题及数据集1.1问题本论文主要解决一种面向Cloze-style（填空式）的阅读理解（问答）问题1.2数据集（1）CNN&DailyMail（2...
因为是前几名中唯一有论文的，重点关注一下。（致谢HaotianXue，在和他的讨论中，收益匪浅）引子：“面向机器阅读理解的回顾式阅读器”，基本思想类似于“读书百遍，其意自现”，类似的通读多遍的思想，在YelongSheng等人的ReasoNet（ReasoNet...
可以看到，目前r-net,ReasoNet和MnemonicReader分列SQuAD榜单的前三名，但是ReasoNet和MnemonicReader距离第一名r-net还是存在一定的差距。值得一提的是，人类在SQuAD数据集上的性能分别为82.3和91.2，因此目前最state-of-the-art的方法也远未达到人类的水平，让计算机具备人类的阅读理解能力的道路...
16.ReasoNet:LearningtoStopReadinginMachineComprehension来源：KDD’17总结:本文提出了一个机器理解模型ReasoNet。ReasoNet是一个多轮推理的算法，通过强化学习的方法动态决定…
对于ReasoNet论文，我们与作者取得联系并访问了他们的私人代码以进行评估工作。请参考下面的详细说明，对我们的测试语料库上的每个MRC模型进行评估。第1部分-评估双向注意力流动（BIDAF）模型第2部分-评估文档-质量保证模型第3部分-评估
SQuAD文本理解挑战赛十大模型解读.在斯坦福大学发起的SQuAD（StanfordQuestionAnsweringDataset）文本理解挑战赛中，微软亚洲研究院和阿里巴巴的R-NET模型和SLQA模型在EM值（表示预测答案和真实答案完全匹配）上分别以82.650和82.440的成绩率先超过人类（82.304...
ReasoNetReasoNet:LearningtoStopReadinginMachineComprehension.YelongShen,Po-SenHuang,JianfengGao,andWeizhuChen.KDD2017.[pdf]PredictionMachineComprehensionUsingMatch-LSTMandAnswerPointer.ShuohangWang,andJing]
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ReasoNetReasoNet:LearningtoStopReadinginMachineComprehension.YelongShen,Po-SenHuang,JianfengGao,andWeizhuChen.KDD2017.[pdf]PredictionMachineComprehensionUsingMatch-LSTMandAnswerPointer.ShuohangWang,andJing]
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