Nonetheless, these systems are still far from true language understand的简体中文翻译

Nonetheless, these systems are stil

Nonetheless, these systems are still far from true language understanding. Recent analysis shows that models can do well at SQuAD by learning context and type-matching heuristics (Weissenborn et al., 2017), and that success on SQuAD does not ensure robustness to distracting sentences (Jia and Liang, 2017). One root cause of these problems is SQuAD’s focus on questions for which a correct answer is guaranteed to exist in the context document. Therefore, models only need to select the span that seems most related to the question, instead of checking that the answer is actually entailed by the text.
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尽管如此,这些系统仍然离真正的语言理解还很远。最近的分析表明,通过学习上下文和类型匹配的启发式方法,模型可以在SQuAD上很好地发挥作用(Weissenborn等人,2017),而SQuAD上的成功并不能确保分散注意力的句子的鲁棒性(Jia和Liang,2017)。这些问题的根本原因是SQuAD专注于确保在上下文文档中存在正确答案的问题。因此,模型只需要选择看起来与问题最相关的跨度,而无需检查答案是否确实是文本所必需的。
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尽管如此,这些系统仍然远远没有真正的语言理解。最近的分析表明,通过学习上下文和类型匹配启发式方法,模型在 SQuAD 中可以很好地运行(Weissenborn 等人,2017 年),SQuAD 的成功并不能确保分散句子的健壮性(Jia 和 Liang,2017 年)。这些问题的一个根本原因是 SQuAD 专注于上下文文档中保证存在正确答案的问题。因此,模型只需选择似乎与问题最相关的范围,而不是检查答案是否实际由文本包含。
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尽管如此,这些系统离真正的语言理解还很遥远。最近的分析表明,通过学习上下文和类型匹配启发式方法,模型可以在SQuAD上取得良好的效果(Weissenborn等人,2017),而在SQuAD上的成功并不能确保对分散注意力的句子的鲁棒性(Jia和Liang,2017)。造成这些问题的一个根本原因是,班上的重点是确保上下文文档中存在正确答案的问题。因此,模型只需要选择似乎与问题最相关的跨度,而不需要检查答案是否真正由文本决定。
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