大多數(shù)現(xiàn)有的機(jī)器閱讀理解 (MRC) 數(shù)據(jù)集都采用散文段落或歷史題作為輸入，而為了適應(yīng)話語解析和會(huì)議摘要等多方對(duì)話的應(yīng)用，對(duì)話閱讀理解這個(gè)領(lǐng)域開始受到關(guān)注。本期我們邀請(qǐng)到了來自哈爾濱工業(yè)大學(xué)的李家琦同學(xué)，分享他提出的面向多人對(duì)話的機(jī)器閱讀理解與語篇結(jié)構(gòu)分析數(shù)據(jù)集Molweni。

講者介紹

李家琦，哈爾濱工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)專業(yè)博士生，研究方向?yàn)槎嗳藢?duì)話語篇結(jié)構(gòu)分析和多人對(duì)話機(jī)器閱讀理解，以第一作者發(fā)表CCF推薦國際會(huì)議和ESI期刊論文3篇。

會(huì)議題目

Molweni：面向多人對(duì)話的機(jī)器閱讀理解與語篇結(jié)構(gòu)分析數(shù)據(jù)集

會(huì)議摘要

在本文中，我們提出了構(gòu)建于多人對(duì)話的英文機(jī)器閱讀理解（MRC）數(shù)據(jù)集——Molweni，并覆蓋了對(duì)話語篇結(jié)構(gòu)。Molweni源自于Ubuntu聊天語料庫，包括10,000個(gè)對(duì)話，共計(jì)88,303條話語（utterance）。我們共標(biāo)注了30,066個(gè)問題，包括可回答和不可回答的問題。Molweni獨(dú)特地為其多人對(duì)話提供了語篇結(jié)構(gòu)信息，共標(biāo)注了78,245個(gè)語篇關(guān)系實(shí)例，為多人對(duì)話語篇結(jié)構(gòu)分析（Discourse ?parsing）貢獻(xiàn)了大規(guī)模數(shù)據(jù)。實(shí)驗(yàn)表明，Molweni對(duì)于現(xiàn)有的MRC模型是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的數(shù)據(jù)集；SQuAD 2.0數(shù)據(jù)集上的強(qiáng)大模型BERT-wwm在Molweni數(shù)據(jù)集上只取得67.7%的F1值，相比于其在SQuAD 2.0上的表現(xiàn)有20+%的顯著下降。

論文標(biāo)題：Molweni: A Challenge Multiparty Dialogue-based Machine Reading Comprehension Dataset with Discourse Structure

在線閱讀：https://bbs.sffai.com/d/274-molweni

會(huì)議亮點(diǎn)

1、我們發(fā)布了首個(gè)包含語篇結(jié)構(gòu)信息的大規(guī)模多人對(duì)話機(jī)器閱讀理解數(shù)據(jù)集Molweni；

2、Molweni數(shù)據(jù)集為多人對(duì)話語篇結(jié)構(gòu)分析任務(wù)提供了大規(guī)模數(shù)據(jù)標(biāo)注。

直播時(shí)間

2021年8月29日（周日）20:00—21:00 線上直播

關(guān)注微信公眾號(hào)：人工智能前沿講習(xí)，對(duì)話框回復(fù)“SFFAI120”，獲取入群二維碼

注：直播地址會(huì)分享在交流群內(nèi)

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