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Papers with Code · CC BY-SA 4.0

Machine Reading Comprehension

Visual Question Answering (VQA) › Machine Reading Comprehension 9 평가 기록 4 datasets

Machine Reading Comprehension is one of the key problems in Natural Language Understanding, where the task is to read and comprehend a given text passage, and then answer questions based on it.

<span class="description-source">Source: Making Neural Machine Reading Comprehension Faster </span>

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벤치마크

Papers with Code 아카이브의 데이터셋별 기록 예시입니다. 평가 조건과 지표 방향이 검증되지 않아 순위를 의미하지 않습니다.

Dataset기록된 모델 예시MetricPaperCode
ASA + RoBERTa
Accuracy: 69.2
논문 코드
XLNet-large
Accuracy: 56.0Accuracy (easy): 75.7Accuracy (hard): 40.5
논문 코드
BERT
Exact Match: 66%
논문 -
MLP-based-weighting (on BIOMRC Lite)
Acc: 88.0
논문 코드

데이터셋

4개
DREAMReClorUQuADBIOMRC

논문

라이브러리

Papers with Code 리더보드 row에 연결된 구현 저장소입니다.

github.com/yuweihao/reclor 1 논문
github.com/gingasan/adversarialsa 1 논문
github.com/BinWang28/InstructDS 1 논문
github.com/leoleoasd/mlp-based-weighting 1 논문