与常规的单跳机器阅读理解相比,多跳机器阅读理解(MHMRC)需要在多个相关文档段落中进行多跳推理以实现对复杂问题的理解和回答,其更接近于人类的语言推理能力,具有广阔的应用前景但也极具挑战性.阐述MHMRC的研究背景,将现有方法根据适用场景分为封闭集合问答和开放域问答两类,主要包括基于问题分解的方法、基于图神经网络的方法、改进检索的方法、基于推理路径的方法等,分别从模型架构、特点、优劣等方面进行分析.介绍用于多跳推理的非结构化文本数据集和评测指标,对比各模型的性能表现.在此基础上,分析目前MHMRC研究的热点与难点,指出未来发展方向.
机器阅读理解 多跳机器阅读理解 问题分解 图神经网络 开放域问答