会话式机器阅读理解综述

摘要：

机器阅读理解(MRC)是一个受数据集推动的研究领域,其目标是让机器在理解文章内容的基础上能够正确回答相关问题.早期受数据集限制,机器阅读理解任务大多局限于单轮问答,问答对之间缺少依赖关系.而会话问答(ConvQA)是使机器在帮助人类获取信息时可以进行连续主题的人机交互过程.近年来,随着机器阅读理解数据集和深度神经网络的发展,研究人员将机器阅读理解与会话问答结合,形成更为复杂真实的会话式机器阅读理解(CMC),这极大地推动了机器阅读理解领域的发展.对近几年会话式机器阅读理解相关最新研究进展从三方面归纳总结:首先阐述该任务的定义、所面临的挑战以及相关数据集的特性;然后归纳总结当前最新模型的架构及其研究进展,着重介绍会话历史嵌入表示以及会话推理所使用的相关技术方法;最后梳理分析当前会话式机器阅读理解模型,并对未来研究重点和研究方法进行展望.

关键词：多轮对话;机器阅读理解(MRC);会话问答(ConvQA)

所属期刊栏目：15

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金;内蒙古自治区"草原英才"工程青年创新创业人才项目;内蒙古纪检监察大数据实验室开放课题基金;内蒙古自治区科技计划项目;内蒙古师范大学研究生创新基金;内蒙古自治区高等学校科学技术研究项目

在线出版日期：2021-09-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：1607-1618