![](/images/graphics-bg.png)
Using Sentence-Level Neural Network Models for Multiple-Choice Reading Comprehension Tasks
المؤلفون المشاركون
Zhang, H.
Li, R.
Wang, Yuanlong
Tan, Hongyan
Chai, Qinghua
المصدر
Wireless Communications and Mobile Computing
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-8، 8ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-07-03
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Comprehending unstructured text is a challenging task for machines because it involves understanding texts and answering questions.
In this paper, we study the multiple-choice task for reading comprehension based on MC Test datasets and Chinese reading comprehension datasets, among which Chinese reading comprehension datasets which are built by ourselves.
Observing the above-mentioned training sets, we find that “sentence comprehension” is more important than “word comprehension” in multiple-choice task, and therefore we propose sentence-level neural network models.
Our model firstly uses LSTM network and a composition model to learn compositional vector representation for sentences and then trains a sentence-level attention model for obtaining the sentence-level attention between the sentence embedding in documents and the optional sentences embedding by dot product.
Finally, a consensus attention is gained by merging individual attention with the merging function.
Experimental results show that our model outperforms various state-of-the-art baselines significantly for both the multiple-choice reading comprehension datasets.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Wang, Yuanlong& Li, R.& Zhang, H.& Tan, Hongyan& Chai, Qinghua. 2018. Using Sentence-Level Neural Network Models for Multiple-Choice Reading Comprehension Tasks. Wireless Communications and Mobile Computing،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1215918
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Wang, Yuanlong…[et al.]. Using Sentence-Level Neural Network Models for Multiple-Choice Reading Comprehension Tasks. Wireless Communications and Mobile Computing No. 2018 (2018), pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1215918
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Wang, Yuanlong& Li, R.& Zhang, H.& Tan, Hongyan& Chai, Qinghua. Using Sentence-Level Neural Network Models for Multiple-Choice Reading Comprehension Tasks. Wireless Communications and Mobile Computing. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1215918
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1215918
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)