【专知荟萃22】机器阅读理解RC知识资料全集（入门/进阶/论文/综述/代码/专家，附查看）

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• 机器阅读理解（Reading Comprehension）专知荟萃

• 入门学习

• 进阶论文

• 综述

• Datasets

• Code

• 领域专家

入门学习

1. 深度学习解决机器阅读理解任务的研究进展 张俊林

• [https://zhuanlan.zhihu.com/p/22671467]

2. 从短句到长文，计算机如何学习阅读理解 微软亚洲研究院

• [http://www.msra.cn/zh-cn/news/features/machine-text-comprehension-20170508]

3. 基于深度学习的阅读理解 冯岩松

• [http://cips-upload.bj.bcebos.com/2017/ssatt2017/QA_2017_QAII.pdf\]

4. SQuAD综述

• [https://www.jiqizhixin.com/articles/2017-05-21]

5. 教机器学习阅读 张俊

• [https://baijia.baidu.com/s?old_id=507397\]

6. 解读DeepMind的论文“教会机器阅读和理解”

• [http://www.jianshu.com/p/4da1dea4f541]

7. 机器阅读理解中文章和问题的深度学习表示方法

• [http://blog.csdn.net/malefactor/article/details/52599733]

进阶论文

1. Teaching Machines to Read and Comprehend

• [https://arxiv.org/abs/1506.03340]

2. Learning to Ask: Neural Question Generation for Reading Comprehension

• https://arxiv.org/pdf/1705.00106.pdf

3. Attention-over-Attention Neural Networks for Reading Comprehension

• https://arxiv.org/pdf/1607.04423.pdf

4. R-NET: MACHINE READING COMPREHENSION WITH SELF-MATCHING NETWORKS

• https://www.microsoft.com/en-us/research/wp-content/uploads/2017/05/r-net.pdf

5. Mnemonic Reader for Machine Comprehension

• https://arxiv.org/pdf/1705.02798.pdf

6. TriviaQA: A Large Scale Distantly Supervised Challenge Dataset for Reading Comprehension

• https://arxiv.org/pdf/1705.03551.pdf

7. S-Net: From Answer Extraction to Answer Generation for Machine Reading Comprehension

• https://arxiv.org/pdf/1706.04815.pdf

8. RACE: Large-scale ReAding Comprehension Dataset From Examinations

• https://arxiv.org/pdf/1704.04683.pdf

9. Adversarial Examples for Evaluating Reading Comprehension Systems

• https://arxiv.org/pdf/1707.07328.pdf

10. Machine comprehension using match-lstm and answer pointer

• [https://arxiv.org/pdf/1608.07905]

11. Multi-perspective context matching for machine comprehension

• [https://arxiv.org/abs/1612.04211]

12. Reasonet: Learning to stop reading in machine comprehension

• [http://dl.acm.org/citation.cfm?id=3098177]

13. Learning recurrent span representations for extractive question answering

• [https://arxiv.org/abs/1611.01436]

14. End-to-end answer chunk extraction and ranking for reading comprehension

• [https://arxiv.org/abs/1610.09996]

15. Words or characters? fine-grained gating for reading comprehension

• [https://arxiv.org/abs/1611.01724]

16. Reading Wikipedia to Answer Open-Domain Questions

• [https://arxiv.org/abs/1704.00051]

17. An analysis of prerequisite skills for reading comprehension

• [http://www.aclweb.org/anthology/W/W16/W16-60.pdf#page=13]

18. A Comparative Study of Word Embeddings for Reading Comprehension

• https://arxiv.org/pdf/1703.00993.pdf

综述

1. Emergent Logical Structure in Vector Representations of Neural Readers

• [https://arxiv.org/pdf/1611.07954v1.pdf]

2. 机器阅读理解任务综述 林鸿宇 韩先培

• [https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIxNzE2MTM4OA==&mid=2665643130&idx=1&sn=5f75f0d4978289caea6c4cb37b0b74c4\]

Datasets

1. MCTest
   

• http://research.microsoft.com/en-us/um/redmond/projects/mctest/data.html

2. bAbI
   

• https://research.fb.com/projects/babi/

3. WikiQA
   

• https://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=52419

4. SNLI
   

• http://nlp.stanford.edu/projects/snli/

5. Children's Book Test
   

• https://research.fb.com/projects/babi/

6. BookTest
   

• https://ibm.ent.box.com/v/booktest-v1

7. CNN / Daily Mail
   

• http://cs.nyu.edu/~kcho/DMQA/

8. Who Did What
   

• https://tticnlp.github.io/who_did_what/download.html

9. NewsQA
   

• http://datasets.maluuba.com/NewsQA

10. SQuAD
    

• https://rajpurkar.github.io/SQuAD-explorer/

11. LAMBADA

• http://clic.cimec.unitn.it/lambada/

12. MS MARCO
    

• http://www.msmarco.org/dataset.aspx

13. WikiMovies
    

• https://research.fb.com/projects/babi/

14. WikiReading

• https://github.com/dmorr-google/wiki-reading

Code

1. CNN/Daily Mail Reading Comprehension Task

• [https://github.com/danqi/rc-cnn-dailymail]

2. TriviaQA

• [https://github.com/mandarjoshi90/triviaqa]

3. Attentive Reader

• [https://github.com/lhoang29/attentive-reader]

4. DrQA

• [https://github.com/hitvoice/DrQA]

领域专家

1.  Percy Liang

• [https://cs.stanford.edu/~pliang/\]

2. 刘挺

• [http://homepage.hit.edu.cn/liuting]

3. Jason Weston

• [https://research.fb.com/people/weston-jason/]

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中国科学院自动化研究所专知团队

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