Machine Reading Comprehension
Machine reading comprehension (MRC), popularised by the SQuAD benchmark of Rajpurkar, Zhang, Lopyrev and Liang (2016), is a natural-language-processing task in which a model reads a given passage and answers multiple-choice or open-ended questions about it. It turns a passage plus a question into a machine-generated answer, supporting information retrieval, educational technology, and querying research databases.
سجل المصدر
تم نسخ الاستشهادات حرفيًا من سجل مصدر المنهج. لا يُستدل على أي تحقق على مستوى الادعاء منها.
- Rajpurkar, P., Zhang, J., Lopyrev, K. & Liang, P. (2016). SQuAD: 100,000+ Questions for Machine Comprehension of Text. EMNLP, 2383-2392. · DOI 10.18653/v1/D16-1264
- Yang, Z. et al. (2018). HotpotQA: A Dataset for Diverse, Explainable Multi-hop Question Answering. EMNLP. · DOI 10.18653/v1/D18-1259
الادعاءات المنسقة
تم حفظ الادعاءات في دفتر الأستاذ الخاص بالأدلة، ولكل منها تقييمها الخاص.
هذه الواجهة لا تخترع تقييمًا للادعاء عندما لا يكون دفتر الأستاذ يحتوي على واحد.
المنهجيات ذات الصلة
تم إنشاؤها من الرسم البياني للمنهج وتظهر كعلاقات مقترحة آليًا - لا يُستدل على أي ادعاء دليل.