多跳式机器阅读理解研究进展综述

来源：计算机技术与发展杂志2023年第02期北京时间：

作者：仇亚进;';奚雪峰;'*;崔志明;';盛胜利;周悦尧;'

单位：1. 苏州科技大学 电子与信息工程学院,江苏 苏州 215000;2. 苏州市虚拟现实智能交互及应用重点实验室,江苏 苏州 215000;3. 苏州智慧城市研究院,江苏 苏州 215000;4. 德州理工大学,德克萨斯州 卢伯克市 79401

摘要：机器阅读理解的目标是使机器更好地理解自然语言文本并在此基础上回答提出的问题,是自然语言处理领域热门的研究方向之一。 早期,由于受到了数据集的约束,对机器阅读理解的认识大多仅限于一个单跳式的问答。 随着最近几年多跳机器阅读理解数据集的发展,多跳式机器阅读理解得到广泛的研究,极大地推动了机器阅读理解领域的发展。从以下几个方面对基于多跳式的机器阅读理解进行归纳总结:介绍了机器阅读理解任务定义与发展历程;阐述了多跳式机器阅读理解任务定义并梳理总结相关数据集;详细整理了多跳式机器阅读理解基于注意力机制和图神经网络以及问题分解相关模型方法的研究进展;最后,对多跳式机器阅读理解未来研究重点和所面临的研究挑战进行展望。

关键词：多跳式机器阅读理解;注意力机制;图神经网络;问题分解;数据集