多選択読解のための二重共通マッチングネットワーク

複数選択式読解は、複雑な推論プロセスを必要とする困難なタスクです。与えられた文章と質問に対して、候補となる答えの中から正解を選択する必要があります。本論文では、文章、質問、および答えの間の双方向的な関係をモデル化する Dual Co-Matching Network (DCMN) を提案します。既存の手法が質問に応じた文章表現や選択肢に応じた文章表現のみを計算するのに対し、我々は同時に文章に応じた質問表現と文章に応じた答え表現を計算します。我々のモデルの有効性を示すために、大規模な複数選択式機械読解データセット（RACE）上で評価を行いました。実験結果は、提案したモデルが新たな最先端の成果を達成していることを示しています。