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독해(Reading Comprehension, RC)는 문장 간의 통합과 여러 차례의 추론을 요구하는 도전적인 작업입니다. 최첨단 RC 모델을 사용하여 SQuAD 및 MS MARCO 데이터 세트에서 다회 및 다회 추론의 성능을 경험적으로 조사합니다. 이 모델은 반복적인 주의를 가진 엔드투엔드 신경망으로, 턴 수를 동적으로 제어하기 위해 학습을 사용합니다. 우리는 다회 추론이 모든 질문 유형에 대해 단일 회전 추론보다 우수함을 발견했으며, 유연한 턴 수를 허용하는 것이 고정된 다회 전략에 비해 개선된다는 것을 관찰합니다. 모든 질문에 걸쳐, 특히 길고 서술적인 질문에 유리합니다. 우리는 이 두 가지에서 최첨단에 경쟁력 있는 결과를 달성했습니다.
Shen et al. (Wed,)은 이 질문을 연구했습니다.