要約
数的推論（加算、減算、順序付け、数え上げなど）は、人間の読解理解において重要なスキルであり、従来の機械読解（MRC）システムでは十分に考慮されていなかった。この問題に対処するために、本研究では数的情報を意識したグラフニューラルネットワークを活用し、質問文と本文内の数値間の比較関係を捉え、数値推論を実行する数的MRCモデル「NumNet」を提案する。本システムはDROPデータセットにおいてEMスコア64.56％を達成し、数値間の関係性を考慮することで、既存のすべての機械読解モデルを上回った。