研究了自然环境下的是/否问题，建立了名为BoolQ的阅读理解数据集。发现从蕴涵数据进行转移的效果更好，最佳方法是在MultiNLI上训练BERT，准确率为80.4％。

本文介绍了BoolQ数据集和迁移学习的基线效果，发现从蕴涵数据进行转移的效果最好。作者的最佳方法是在MultiNLI上训练BERT，然后在训练集上重新训练它，准确率为80.4％。