論文の概要: Native Chinese Reader: A Dataset Towards Native-Level Chinese Machine Reading Comprehension

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.06494v2
• Date: Tue, 14 Dec 2021 04:25:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-15 12:37:49.041519
• Title: Native Chinese Reader: A Dataset Towards Native-Level Chinese Machine Reading Comprehension
• Title（参考訳）: ネイティブ中国語読み上げ:ネイティブレベルの中国語機械読み理解のためのデータセット
• Authors: Shusheng Xu, Yichen Liu, Xiaoyu Yi, Siyuan Zhou, Huizi Li and Yi Wu
• Abstract要約: ネイティブ・チャイニーズ・リーダー(Native Chinese Reader)は、現代中国語と古典中国語の両方で特に長い記事を載せた、新しい機械読解データセットである。 NCRは、中国の高校生の言語習熟度を評価するために設計された、中国の高校の中国語コースの試験質問から収集される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.66226932673554
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present Native Chinese Reader (NCR), a new machine reading comprehension (MRC) dataset with particularly long articles in both modern and classical Chinese. NCR is collected from the exam questions for the Chinese course in China's high schools, which are designed to evaluate the language proficiency of native Chinese youth. Existing Chinese MRC datasets are either domain-specific or focusing on short contexts of a few hundreds of characters in modern Chinese only. By contrast, NCR contains 8390 documents with an average length of 1024 characters covering a wide range of Chinese writing styles, including modern articles, classical literature and classical poetry. A total of 20477 questions on these documents also require strong reasoning abilities and common sense to figure out the correct answers. We implemented multiple baseline models using popular Chinese pre-trained models and additionally launched an online competition using our dataset to examine the limit of current methods. The best model achieves 59% test accuracy while human evaluation shows an average accuracy of 79%, which indicates a significant performance gap between current MRC models and native Chinese speakers. We release the dataset at https://sites.google.com/view/native-chinese-reader/.
• Abstract（参考訳）: 我々は、現代中国語と古典中国語の両方で特に長い記事を持つ新しい機械読解データセットであるNative Chinese Reader (NCR)を提示する。 NCRは、中国の高校生の言語習熟度を評価するために設計された、中国の高校の中国語コースの試験質問から収集される。 既存の中国のmrcデータセットはドメイン固有か、あるいは現代中国語のみの数百文字の短い文脈に焦点を当てている。 対照的に、NCRには8390通の文書があり、平均長は1024字で、漢文・古典・古典など多岐にわたる書体を網羅している。 これらの文書に関する合計20477の質問もまた、正しい答えを見つけるために強い推論能力と常識を必要とする。 人気の中国語事前学習モデルを用いて複数のベースラインモデルを実装し,現在の手法の限界を検討するためにデータセットを用いてオンラインコンペティションを開始した。 最適なモデルは59%の精度を達成し、人間の評価では平均79%の精度を示し、これは現在のMSCモデルと中国のネイティブスピーカーとの顕著なパフォーマンス差を示している。 私たちはデータセットをhttps://sites.google.com/view/native- chinese-reader/でリリースします。

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