【ACL20-哈工大】 基于图注意力网络的多粒度机器阅读理解文档建模

本文提出了一个新的多粒度阅读理解框架，并且在NQ数据集上验证了其有效性。我们利用文档自身的层次结构特性，以四个粒度建模文档，并且同时考虑NQ中两个粒度答案的依赖关系。实验结果表明我们提出的方法是非常有效的，并且相比现有方法有了大幅度的提升。

整体系统架构，所有文档片段被独立的输入到模型中，最后汇总之后得到答案 我们针对这种NQ数据集提出了一个新的框架，整体系统架构如图3所示，我们将问题以及文档的每个片段独立的输入到模型中，通过BERT编码器进行编码，得到问题和文档片段的初步表示，然后用我们提出的图编码器用得到的表示进一步建模，最终得到一系列结构化的表示，汇总到答案选择模块得到答案。