MRC: 机器阅读理解

一. 引言

机器阅读理解是近期自然语言处理领域的研究热点之一，也是人工智能在处理和理解人类语言进程中的一个长期目标。得益于深度学习技术和大规模标注数据集的发展，用端到端的神经网络来解决阅读理解任务取得了长足的进步。本文是一篇机器阅读理解的综述文章，主要聚焦于介绍公布在 SQuAD（Stanford Question Answering Dataset）榜单上的各类模型，并进行系统地对比和总结。

二. SQuAD简介

SQuAD是由Rajpurkar[1]等人提出的一个阅读理解数据集。该数据集包含10万个三元组(问题、原文、答案),原文来自于536篇英文维基百科,其中问题和答案主要通过众包的方式，标注人员基于每篇文章，提出最多５个问题并给出对应答案（答案出现在原文中）。SQuAD与之前的完型填空类阅读理解数据集如CNN/DM[2]等的区别如下：

• SQuAD中的答案不再是单个实体或者单词，而可能是一段话，这增大了预测难度
• SQuAD包含公开的训练集与测试集,其采用了与ImageNet类似的封闭评测方式。　

三. 模型

作为nlp中的ImageNet，自从SQuAD提出以来，大量具有代表性的模型纷纷涌现，极大的促进了机器阅读的发展。由于SQuAD数据集的答案来自于原文，模型只需要判断出哪些词是答案即可，因此是一种抽取式的QA任务而非生成式任务。几乎所有做SQuAD的模型都可以概括为如下框架:

1. Embedding Layer: 负责将原文和问题中的tokens进行向量化
2. Encode Layer: 主要使用RNN或其衍生模型来对原文和问题进行编码，编码后的每个token的向量蕴含了上下文的语义信息
3. Interaction Layer : 主要负责捕捉问题和原文