DeepMind論文解讀：讓機器更深入地理解文本

論文導讀 相比於信息抽取，閱讀理解任務要求機器能夠整合篇幅較長的上下文信息（如整篇文章）並能夠對事件進行推理。但是現階段的閱讀理解任務仍然能夠以一種投機取巧的方法，利用淺層的語言形態學信息（如問答對之間的文本相似性以及整個文章內的統計詞頻）從問題中直接找到關於答案的蛛絲馬跡。 因此文中提出了一個新的閱讀理解數據集，旨在迫使機器必須通篇閱讀書籍或者電影腳本（遠遠長於一篇文章）才能回答問題。該數據集更

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