中文机器阅读理解的鲁棒性研究

李烨秋¹, 唐竑轩¹, 钱锦¹, 邹博伟^1,2, 洪宇^1,?

1. 苏州大学计算机科学与技术学院, 苏州 2150002. 新加坡资讯通信研究院, 新加坡138632

收稿日期:2020-06-08修回日期:2020-08-14出版日期:2021-01-20

基金资助:国家自然科学基金(61703293, 61672368, 61672367)和江苏高校优势学科建设工程项目资助

Robustness of Chinese Machine Reading Comprehension

LI Yeqiu¹, TANG Hongxuan¹, QIAN Jin¹, ZOU Bowei^1,2, HONG Yu^1,?

1. School of Computer Science and Technology, Soochow University, Suzhou 2150002. Institute for Infocomm Research, Singapore 138632

Received:2020-06-08Revised:2020-08-14Published:2021-01-20

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1. 探讨2016版国际胰瘘研究小组定义和分级系统对胰腺术后患者胰瘘分级的影响.PDF(500KB)

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摘要/Abstract

摘要： 为了更好地评价阅读理解模型的鲁棒性, 基于Dureader数据集, 通过自动抽取和人工标注的方法, 对过敏感、过稳定和泛化3个问题分别构建测试数据集。还提出基于答案抽取和掩码位置预测的多任务学习方法。实验结果表明, 所提方法能显著地提高阅读理解模型的鲁棒性, 所构建的测试集能够对模型的鲁棒性进行有效评估。

引用本文

李烨秋, 唐竑轩, 钱锦, 邹博伟, 洪宇. 中文机器阅读理解的鲁棒性研究[J]. 北京大学学报自然科学版, 2021, 57(1): 16-22.
LI Yeqiu, TANG Hongxuan, QIAN Jin, ZOU Bowei, HONG Yu. Robustness of Chinese Machine Reading Comprehension[J]. Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Pekinensis, 2021, 57(1): 16-22.





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