自然语言处理—阅读理解

一、任务定义

阅读理解任务根据答案类型，可以分为如下四种形式：

• 完形填空：给定上下文$C$,一个词或者实体$a\in C$被移除，预测$a$, 即最大化条件概率$P(a|C-\{a\})$.
  
• 多项选择：给定上下文$C$，问题$Q$, 候选答案集合$A$, 要求模型从$A$中选择正确的答案$a_i$，即最大化条件概率$P(a_i|C,Q,A)$.
  
• 区间提取：给定上下文$C$和问题$Q$, 片段抽取任务要求模型从$C$中抽取连续子序列$a\in C$作为正确答案。即最大化条件概率$P(a|Q,C)$
  
• 自由问答: 给定上下文$C$和问题$Q$, 需要模型预测出正确答案$a\in Cora\notin C$, 且最大化条件概率$P(a|C,Q)$
  

二、数据集

• 完形填空：CNN & Daily Mail 、CBT、LAMBADA、Who-did-What、CLOTH、CliCR
• 多项选择：MCTest、RACE
• 区间提取：QuAD、NewsQA、TriviaQA、DuoRC
• 自由问答：bAbI、MS MARCO 、SearchQA、NarrativeQA、DuReader

三、评价指标

针对完形填空、多项选择、区间提取任务，使用经典的Pre、Rec、F1即可。针对自由问答，有必要详细分类解释。参考[2], 自由问答评价指标可以分为检索类\生成类\基于学习类\人工评测四类。下面一一阐述。

3.1 检索类

检索类方法是信息检索任务中的一大类评估方法，比如最常用的Recall@k, 即给定一个query，选择k个最有可能的response，看正确的是否在这k个里。

3.2 生成类

生成类方法是现在比较常用的评价指标， 其又可以分为以下几类

3.2.1 词重叠评价指标

比如BLEU, ROUGE, METEOR等，其详细解释可以参考[3].

3.2.2 词向量评价指标

比如Embedding avrage score, Greedy matching score, Vector extrema score等，详细解释仍然可以见[3]

3.3 基于学习的评价指标

使用机器学习/深度学习来学习一个好的评价指标，使得模型打分和人工打分更接近。

3.4 人工评测

人工判断结果。

四、相关文章

五、参考

• [1] 机器阅读理解综述（一）
• [2] 现在基于深度学习的对话系统常用的评价指标有哪些，分别有什么优缺点和适用范围？ - 徐阿衡的回答 - 知乎
• [3] 深度学习对话系统理论篇–数据集和评价指标介绍