First, we trained and tested all three models on SQuAD 2.0, as shown i的简体中文翻译

First, we trained and tested all th

First, we trained and tested all three models on SQuAD 2.0, as shown in Table 3. Following Rajpurkar et al. (2016), we report average exact match and F1 scores.3 The best model, DocQA ELMo, achieves only 66:3 F1 on the test set, 23:2 points lower than the human accuracy of 89:5 F1. Note that a baseline that always abstains gets 48:9 test F1; existing models are closer to this baseline than they are to human performance. Therefore, we see significant room for model improvement on this task. We also compare with reported test numbers for analogous model architectures on SQuAD 1.1. There is a much larger gap between humans and machines on SQuAD 2.0 compared to SQuAD 1.1, which confirms that SQuAD 2.0 is a much harder dataset for existing models.
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首先,我们在SQuAD 2.0上训练并测试了所有三个模型,如表3所示。(2016),我们报告了平均精确匹配和F1分数。3最好的模型DocQA ELMo在测试集上仅达到66:3 F1,比人类89:5 F1的准确性低23:2分。请注意,始终弃权的基线将获得48:9的测试F1;现有模型比人类绩效更接近此基准。因此,我们认为在此任务上有很大的模型改进空间。我们还将与报告的SQuAD 1.1上的类似模型体系结构的测试编号进行比较。与SQuAD 1.1相比,在SQuAD 2.0上人与机器之间的差距要大得多,这表明SQuAD 2.0对于现有模型而言要困难得多。
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首先,我们在 SQuAD 2.0 上训练和测试了所有三种型号,如表 3 所示。继Rajpurkar等人(2016年)之后,我们报告平均精确匹配和F1得分。请注意,始终弃权的基线得到 48:9 测试 F1;现有模型更接近于此基线,而不是人类性能。因此,我们认为此任务的模型改进存在很大空间。我们还比较了 SQuAD 1.1 上类似模型体系结构的报告测试编号。与 SQuAD 1.1 相比,SQuAD 2.0 上的人类和机器之间的差距要大得多,这证实了 SQuAD 2.0 是现有模型更难的数据集。
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首先,我们在Squad2.0上对所有三个模型进行了培训和测试,如表3所示。根据Rajpurkar等人。(2016年),我们报告了平均精确匹配和F1分数。3最佳模型DocQA ELMo在测试集上仅达到66:3 F1,比人类89:5 F1的准确率低23:2。注意,总是弃权的基线得到48:9的测试F1;现有的模型更接近这个基线,而不是它们与人的性能。因此,在这项任务上,我们看到模型有很大的改进空间。我们还比较了1.1班类似模型架构的测试数据。与1.1班相比,Squad2.0的人与机器之间的差距要大得多,这证实了Squad2.0对于现有模型来说是一个更难的数据集。<br>
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