一文读懂机器阅读理解

机器阅读理解（Machine Reading Comprehension，MRC）是一种利用算法使计算机理解文章语义并回答相关问题的技术。由于文章和问题均采用人类语言的形式，因此机器阅读理解属于自然语言处理（NLP）的范畴，也是其中最新最热门的课题之一。近些年来，随着机器学习，特别是深度学习的发展，机器阅读理解研究有了长足的进步，并在实际应用中崭露头角。

任务介绍

学者C. Snow在2002年的一篇论文中定义阅读理解是“通过交互从书面文字中提取与构造文章语义的过程”。而机器阅读理解的目标是利用人工智能技术，使计算机具有和人类一样理解文章的能力。图1给出了一个机器阅读理解的样例。其中，模型需要用文章中的一段原文回答问题。

图1 机器阅读理解任务样例大部分机器阅读理解任务采用问答式测评：设计与文章内容相关的自然语言式问题，让模型理解问题并根据文章作答。为了评判答案的正确性，一般有如下几种形式的参考答案：

多项选择式，即模型需要从给定的若干选项中选出正确答案；
区间答案式，即答案限定是文章的一个子句，需要模型在文章中标明正确的答案起始位置和终止位置；
自由回答式，即不限定模型生成答案的形式，允许模型自由生成语句；
完形填空式，即

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