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
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