会话式机器阅读理解综述

机器阅读理解（MRC）是一个受数据集推动的研究领域，其目标是让机器在理解文章内容的基础上能够正确回答相关问题。早期受数据集限制，机器阅读理解任务大多局限于单轮问答，问答对之间缺少依赖关系。而会话问答（ConvQA）是使机器在帮助人类获取信息时可以进行连续主题的人机交互过程。近年来，随着机器阅读理解数据集和深度神经网络的发展，研究人员将机器阅读理解与会话问答结合，形成更为复杂真实的会话式机器阅读理解（CMC），这极大地推动了机器阅读理解领域的发展。对近几年会话式机器阅读理解相关最新研究进展从三方面归纳总结：首先阐述该任务的定义、所面临的挑战以及相关数据集的特性；然后归纳总结当前最新模型的架构及其研究进展，着重介绍会话历史嵌入表示以及会话推理所使用的相关技术方法；最后梳理分析当前会话式机器阅读理解模型，并对未来研究重点和研究方法进行展望。

http://fcst.ceaj.org/CN/abstract/abstract2875.shtml