il y a 2 mois
ReCoRD : Combler l'écart entre la compréhension de lecture du sens commun chez l'humain et la machine
Sheng Zhang; Xiaodong Liu; Jingjing Liu; Jianfeng Gao; Kevin Duh; Benjamin Van Durme

Résumé
Nous présentons un grand ensemble de données, ReCoRD, destiné à la compréhension de la lecture par machine et nécessitant une raisonnement de bon sens. Les expériences menées sur cet ensemble de données montrent que les performances des systèmes de compréhension de la lecture par machine (MRC) les plus avancés sont bien en dessous de celles des humains. ReCoRD représente un défi pour les recherches futures visant à combler l'écart entre la compréhension de la lecture par bon sens humain et celle des machines. ReCoRD est disponible à l'adresse http://nlp.jhu.edu/record.