アテンションサムリーダーネットワークを用いたテキスト理解

最近、大規模なクローズ形式の文脈-質問-回答データセットがいくつか導入されました：CNNとDaily Mailのニュースデータ、およびChildren's Book Test（子供向け図書テスト）です。これらのデータセットの規模のおかげで、関連するテキスト理解タスクは現在、他のすべての手法を上回っている深層学習技術に適しています。本稿では、従来の類似モデルとは異なり、文書内の単語の混合表現を使用して回答を計算する代わりに、直接文脈から回答を選択する新しいシンプルなモデルを提案します。このモデルは特に、回答が文書内の単一の単語である質問応答問題に適しています。我々のモデルのアンサンブルは、評価されたすべてのデータセットにおいて新たな最先端の成果を達成しました。