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Multi-span Style Extraction for Generative Reading Comprehension
任务
方法（模型）
模型结构：
Passage ranker
Question-answering module
数据集
性能水平
结论
Multi-span Style Extraction for Generative Reading Comprehension
📚
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不连续MRC #multi-span #MUSST
论文：
https://arxiv.org/abs/2009.07382
代码：
https://github.com/chunchiehy/musst
任务
生成式机器阅读理解（MRC）的答案通常分布在输入问题和文档中，正确答案由单个或多个片段组成。对于答案为单个片段的MRC任务通常称为抽取式MRC，并且已有大量性能优异的single-span抽取模型，但当场景切换到生成式任务时通常会产生不完整的答案或引入多余的词，因此本文的目标是将single-span提取方法扩展到multi-span，使用生成式MRC的方法解决multi-span的QA问题。
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