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为了更好地评价阅读理解模型的鲁棒性, 基于Dureader数据集, 通过自动抽取和人工标注的方法, 对过敏感、过稳定和泛化3个问题分别构建测试数据集。还提出基于答案抽取和掩码位置预测的多任务学习方法。实验结果表明, 所提方法能显著地提高阅读理解模型的鲁棒性, 所构建的测试集能够对模型的鲁棒性进行有效评估。 相似文献
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