BriefGPT - AI 论文速递
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多项选择阅读理解的多层次证据推理
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内容提要
本文提出了一种使用少量半结构化解释的方法来训练机器阅读理解模型，使用可学习的神经模块和软逻辑来处理语言变化并克服模型覆盖率不足。在SQuAD数据集上，该方法实现了70.14%的F1得分，速度提高了12倍。
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关键要点
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提出了一种使用少量半结构化解释的方法来训练机器阅读理解模型。
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该方法提取结构化变量和规则，并组成神经模块作为训练实例的注释。
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使用可学习的神经模块和软逻辑来处理语言变化，克服模型覆盖率不足。
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在SQuAD数据集上，该方法使用26个解释进行监督训练，取得了70.14%的F1得分。
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与使用1100个标记实例的普通监督学习相比，速度提高了12倍。
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