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Enhancing Machine Comprehension Using Multi-Knowledge Bases and Offline Answer Span Improving System
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Enhancing Machine Comprehension Using Multi-Knowledge Bases and Offline Answer Span Improving System
作者 Feifei XuWenkai ZhangHaizhou DuShanlin Zhou
英文摘要
Machine Reading Comprehension (MRC) is a challenging but meaningful task in natural language processing (NLP) that requires us to teach a machine to read and understand a given passage and answer questions related to that passage. In this paper, we present a rich knowledge-enhanced reader (RKE-Reader), a hierarchical MRC model that employs double knowledge bases with an NER system as its knowledge enhancement unit. Besides, we are the first to propose an offline answer-imporving method to help model to determine the uncertain answer without extra online training process. Our experimental results indicate that on most datasets, the RKE-Reader significantly outperforms most of the published models that do not have knowledge base, especially on datasets that need commonsense reasoning. And the ablation study also reflects that external knowledge bases and answer-selecting unit do make a positive contribution in the entire model.
起訖頁 1093-1105
關鍵詞 Machine reading comprehensionKnowledge BasesKnowledge enhanced systemAnswer improvement mechanism
刊名 網際網路技術學刊  
期數 202109 (22:5期)
出版單位 台灣學術網路管理委員會
DOI 10.53106/160792642021092205013  複製DOI
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