马晨辉，施水才,2，肖诗斌,2

(1.北京信息科技大学 计算机学院，北京 100101;2.拓尔思信息技术股份有限公司，北京 100101)

0 引言

随着大数据时代的到来，信息呈现出爆炸式的增长，无论是数据存储还是信息查找，都给人们带来了巨大的挑战。有效信息的查找离不开信息检索，而信息检索的关键是机器阅读理解(machine reading comprehension，MRC)。机器阅读理解中包含语言理解、知识推理、摘要生成等复杂技术，所以面临着许多挑战。本文针对多项选择式机器阅读理解(multiple-choice reading comprehension，MCRC)，从任务类型、数据集、研究方法等方面进行介绍。

1 任务及评价指标

1.1 任务介绍

在机器阅读理解中，一般每个问题都有它对应的文本上下文信息，机器阅读理解的目标就是让计算机理解文本，并根据问题从文本中提取出正确的答案或者生成更加复杂的答案。通过近几年机器阅读领域的发展，机器阅读理解任务主要分为：片段抽取式任务、完形填空式任务、多项选择式任务和自由问答式任务。片段抽取式任务需要从文章内抽取句子或短语作为答案；完形填空式任务的答案通常是对某个内容的改写；多项选择式任务是从多个候选答案中选择正确的答案。因此，多项选择式阅读理解的答案更加灵活，通常需要根据原文和问题进行相关推理才能选出正确的答案。

多项选择式机器阅读理解任务是，对于给定的文章C、问题Q和候选答案A={A1,A2,…,An}，模型通过学习函数f从A中选择正确的答案Ai，如式(1)所示。多项选择式机器阅读理解的关键就是找到合适的学习函数f。……