要約
機械読解（MC）は、与えられた文脈段落に関する問い合わせに答えるためのものであり、文脈と問い合わせの間の複雑な相互作用をモデル化する必要があります。最近、注意機構が成功裡に機械読解へと拡張されました。一般的にこれらの手法では、注意を用いて文脈の一部に焦点を当て、固定サイズのベクトルで要約し、時間的に注意を連携させたり、しばしば単方向的な注意を形成したりします。本論文では、Bi-Directional Attention Flow（BIDAF）ネットワークを導入します。これは、異なる粒度レベルで文脈を表現し、双方向的な注意フロー機構を使用して早期要約なしで問い合わせに対応した文脈表現を得る多段階階層プロセスです。我々の実験評価では、提案モデルがStanford Question Answering Dataset（SQuAD）およびCNN/DailyMailクローズテストにおいて最先端の結果を達成していることが示されています。