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面向鲁棒性增强的多任务机器阅读理解

         

摘要

目前抽取式机器阅读理解已经取得了很好的成果。然而,许多研究工作表明,机器阅读理解模型在过敏感性、过稳定性等方面的鲁棒性还有待提高。为了解决该问题,提出了一种面向鲁棒性增强的多任务抽取式阅读理解模型,加强模型在篇章和问题2方面的理解能力。通过多任务学习方式,将答案抽取作为主要任务,证据句判断和问题分类作为辅助任务,实现编码器之间的信息共享。在鲁棒性测试集上的实验结果表明,所提模型对比基线模型有明显的性能提升。

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