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不足标签的开放式视频问题回答的排名蒸馏
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种基于知识蒸馏的方法来解决阅读理解系统困境，通过有效论证纯知识蒸馏模型的预测能力，并提出两种创新方法来惩罚混淆答案的预测并利用蒸馏出的对齐信息指导训练。实验结果表明，该方法在推理期间仅需12倍时间，与集成模型相比，在SQuAD测试集上仅下降0.4%的F1得分，并在对抗SQuAD数据集和NarrativeQA基准测试中胜过老师。
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关键要点
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提出了一种基于知识蒸馏的方法来解决阅读理解系统的困境。
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论证了纯知识蒸馏模型在答案跨度预测方面的有效性。
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提出了两种创新方法，惩罚混淆答案的预测并利用蒸馏出的对齐信息指导训练。
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实验结果显示，最佳学生模型在推理期间仅需12倍时间。
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与集成模型相比，SQuAD测试集上仅下降0.4%的F1得分。
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在对抗SQuAD数据集和NarrativeQA基准测试中，表现优于老师模型。
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