論文の概要: Bi-directional Cognitive Thinking Network for Machine Reading Comprehension

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.10286v1
• Date: Tue, 20 Oct 2020 13:56:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-05 06:54:54.215751
• Title: Bi-directional Cognitive Thinking Network for Machine Reading Comprehension
• Title（参考訳）: 機械読解のための双方向認知思考ネットワーク
• Authors: Wei Peng, Yue Hu, Luxi Xing, Yuqiang Xie, Jing Yu, Yajing Sun, Xiangpeng Wei
• Abstract要約: 読解のための双方向認知知識フレームワーク(BCKF)を提案する。 逆思考や慣性思考など、脳内の2つの考え方をシミュレートして質問に答えることを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.690332722963568
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a novel Bi-directional Cognitive Knowledge Framework (BCKF) for reading comprehension from the perspective of complementary learning systems theory. It aims to simulate two ways of thinking in the brain to answer questions, including reverse thinking and inertial thinking. To validate the effectiveness of our framework, we design a corresponding Bi-directional Cognitive Thinking Network (BCTN) to encode the passage and generate a question (answer) given an answer (question) and decouple the bi-directional knowledge. The model has the ability to reverse reasoning questions which can assist inertial thinking to generate more accurate answers. Competitive improvement is observed in DuReader dataset, confirming our hypothesis that bi-directional knowledge helps the QA task. The novel framework shows an interesting perspective on machine reading comprehension and cognitive science.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,補足学習システム理論の観点から理解を読み取るための双方向認知知識フレームワーク(bckf)を提案する。 逆思考や慣性思考など、脳内の2つの考え方をシミュレートして質問に答えることを目的としている。 提案手法の有効性を検証するため,両方向認知思考ネットワーク (BCTN) を設計し,その経路を符号化し,回答(質問)を得た質問(回答)を生成し,双方向の知識を分離する。 このモデルは推論の質問を逆転させ、慣性思考がより正確な答えを生み出すのを助けることができる。 競合的改善はDuReaderデータセットで観測され、双方向の知識がQAタスクに役立つという仮説を確認します。 この新しい枠組みは、機械読解と認知科学に関する興味深い視点を示している。

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