- A Multi-Type Multi-Span Network for Reading Comprehension that Requires Discrete Reasoning（Hu et al., 2019）
本文通过减少一个预测 answer span 的数目的分类子工作，联合 non-maximum suppression (NMS) 算法，失去置信度最高且互不重叠的 个 answer span。
这是一个多类型、多跨度的浏览了解网络，须要对段落内容进行离散推理。咱们加强了一个反对逻辑否定的多类型答案预测器，提出了一种产生多个答案的多跨度抽取办法，并设计了一个算术表达式重排机制来进一步确认预测。咱们的模型在 DROP 暗藏测试集上实现了 79.9 F1，发明了新的最先进的后果。作为将来的工作，咱们将思考解决其余类型，如排序或乘法 / 除法。咱们还打算摸索更先进的办法来进行简单的数字推理。
https://github.com/huminghao1…
- Tag-based Multi-Span Extraction in Reading Comprehension (Efrat et al., 2019）
本文富裕创意地的联合了 MRC 和 NER 两种工作的思路解决多答案抽取，后续 DROP 的 top solution 大多连续了本文的思路。
https://github.com/eladsegal/…
论文链接：https://arxiv.org/pdf/1909.13…