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.
Registro de origen
Citas copiadas textualmente del registro de origen del método. No se infiere ninguna verificación a nivel de afirmación de ellas.
- 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
Afirmaciones curadas
Afirmaciones persistidas en el libro mayor de evidencia, cada una con su propia evaluación.
Esta vista no inventa una evaluación de afirmación si el libro mayor no tiene ninguna.
Métodos relacionados
Generado a partir del grafo de métodos y mostrado como relaciones sugeridas por la máquina; no se infiere ninguna afirmación de evidencia.