《表1 SQuAD数据集：一种基于关键词扩展的答案块提取模型》

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《一种基于关键词扩展的答案块提取模型》

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机器阅读理解是指在给定一篇文本或相关内容（事实）的基础上，要求机器根据文本或内容对相应的问题作出回答.近年来，对机器阅读理解的研究多集中于答案为单个单词或实体且拥有备选答案的完形填空式问答题[1-4].与相对简单的预测单个单词或实体的阅读理解任务相比，预测任意长度和位置的文本片段显然增加了搜索空间的复杂度.表1中显示了一段样本文本和三个与文本相关的问题，其中第一、二个问题的答案为单个单词或一个实体，第三个问题的答案为文本片段.若文本的长度为L，则可能的候选答案的数量为O（L2），而答案为单个词语或有候选答案的阅读理解任务复杂度分别为O（L）或候选列表的大小（通常不大于5）[4].