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【专知荟萃22】机器阅读理解RC知识资料全集（入门/进阶/论文/综述/代码/专家，附查看）

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【导读】主题荟萃知识是专知的核心功能之一，为用户提供AI领域系统性的知识学习服务。主题荟萃为用户提供全网关于该主题的精华（Awesome）知识资料收录整理，使得AI从业者便捷学习和解决工作问题！在专知人工智能主题知识树基础上，主题荟萃由专业人工编辑和算法工具辅助协作完成，并保持动态更新！另外欢迎对此创作主题荟萃感兴趣的同学，请加入我们专知AI创作者计划，共创共赢！ 今天专知为大家呈送第二十二篇专知主题荟萃-机器阅读理解（Reading Comprehension）知识资料大全集荟萃 （入门/进阶/综述/视频/代码/专家等），请大家查看！专知访问www.zhuanzhi.ai,  或关注微信公众号后台回复" 专知"进入专知，搜索主题“机器阅读理解”查看。此外，我们也提供该文网页桌面手机端（www.zhuanzhi.ai）完整访问，可直接点击访问收录链接地址，以及pdf版下载链接，请文章末尾查看！此为初始版本，请大家指正补充，欢迎在后台留言！欢迎大家分享转发~


  • 机器阅读理解（Reading Comprehension）专知荟萃

    • 入门学习

    • 进阶论文

    • 综述

    • Datasets

    • Code

    • 领域专家


入门学习

  1. 深度学习解决机器阅读理解任务的研究进展 张俊林

    • [https://zhuanlan.zhihu.com/p/22671467]

  2. 从短句到长文，计算机如何学习阅读理解 微软亚洲研究院

    • [http://www.msra.cn/zh-cn/news/features/machine-text-comprehension-20170508]

  3. 基于深度学习的阅读理解 冯岩松

    • [http://cips-upload.bj.bcebos.com/2017/ssatt2017/QA_2017_QAII.pdf\]

  4. SQuAD综述

    • [https://www.jiqizhixin.com/articles/2017-05-21]

  5. 教机器学习阅读 张俊

    • [https://baijia.baidu.com/s?old_id=507397\]

  6. 解读DeepMind的论文“教会机器阅读和理解”

    • [http://www.jianshu.com/p/4da1dea4f541]

  7. 机器阅读理解中文章和问题的深度学习表示方法

    • [http://blog.csdn.net/malefactor/article/details/52599733]


进阶论文

  1. Teaching Machines to Read and Comprehend

    • [https://arxiv.org/abs/1506.03340]

  2. Learning to Ask: Neural Question Generation for Reading Comprehension

    • https://arxiv.org/pdf/1705.00106.pdf

  3. Attention-over-Attention Neural Networks for Reading Comprehension

    • https://arxiv.org/pdf/1607.04423.pdf

  4. R-NET: MACHINE READING COMPREHENSION WITH SELF-MATCHING NETWORKS

    • https://www.microsoft.com/en-us/research/wp-content/uploads/2017/05/r-net.pdf

  5. Mnemonic Reader for Machine Comprehension

    • https://arxiv.org/pdf/1705.02798.pdf

  6. TriviaQA: A Large Scale Distantly Supervised Challenge Dataset for Reading Comprehension

    • https://arxiv.org/pdf/1705.03551.pdf

  7. S-Net: From Answer Extraction to Answer Generation for Machine Reading Comprehension

    • https://arxiv.org/pdf/1706.04815.pdf

  8. RACE: Large-scale ReAding Comprehension Dataset From Examinations

    • https://arxiv.org/pdf/1704.04683.pdf

  9. Adversarial Examples for Evaluating Reading Comprehension Systems

    • https://arxiv.org/pdf/1707.07328.pdf

  10. Machine comprehension using match-lstm and answer pointer

    • [https://arxiv.org/pdf/1608.07905]

  11. Multi-perspective context matching for machine comprehension

    • [https://arxiv.org/abs/1612.04211]

  12. Reasonet: Learning to stop reading in machine comprehension

    • [http://dl.acm.org/citation.cfm?id=3098177]

  13. Learning recurrent span representations for extractive question answering

    • [https://arxiv.org/abs/1611.01436]

  14. End-to-end answer chunk extraction and ranking for reading comprehension

    • [https://arxiv.org/abs/1610.09996]

  15. Words or characters? fine-grained gating for reading comprehension

    • [https://arxiv.org/abs/1611.01724]

  16. Reading Wikipedia to Answer Open-Domain Questions

    • [https://arxiv.org/abs/1704.00051]

  17. An analysis of prerequisite skills for reading comprehension

    • [http://www.aclweb.org/anthology/W/W16/W16-60.pdf#page=13]

  18. A Comparative Study of Word Embeddings for Reading Comprehension

    • https://arxiv.org/pdf/1703.00993.pdf


综述

  1. Emergent Logical Structure in Vector Representations of Neural Readers

    • [https://arxiv.org/pdf/1611.07954v1.pdf]

  2. 机器阅读理解任务综述 林鸿宇 韩先培


Datasets

  1. MCTest

    • http://research.microsoft.com/en-us/um/redmond/projects/mctest/data.html

  2. bAbI

    • https://research.fb.com/projects/babi/

  3. WikiQA

    • https://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=52419

  4. SNLI

    • http://nlp.stanford.edu/projects/snli/

  5. Children's Book Test

    • https://research.fb.com/projects/babi/

  6. BookTest

    • https://ibm.ent.box.com/v/booktest-v1

  7. CNN / Daily Mail

    • http://cs.nyu.edu/~kcho/DMQA/

  8. Who Did What

    • https://tticnlp.github.io/who_did_what/download.html

  9. NewsQA

    • http://datasets.maluuba.com/NewsQA

  10. SQuAD

    • https://rajpurkar.github.io/SQuAD-explorer/

  11. LAMBADA

    • http://clic.cimec.unitn.it/lambada/

  12. MS MARCO

    • http://www.msmarco.org/dataset.aspx

  13. WikiMovies

    • https://research.fb.com/projects/babi/

  14. WikiReading

    • https://github.com/dmorr-google/wiki-reading


Code

  1. CNN/Daily Mail Reading Comprehension Task

    • [https://github.com/danqi/rc-cnn-dailymail]

  2. TriviaQA

    • [https://github.com/mandarjoshi90/triviaqa]

  3. Attentive Reader

    • [https://github.com/lhoang29/attentive-reader]

  4. DrQA

    • [https://github.com/hitvoice/DrQA]


领域专家

  1.  Percy Liang

    • [https://cs.stanford.edu/~pliang/\]

  2. 刘挺

    • [http://homepage.hit.edu.cn/liuting]

  3. Jason Weston

    • [https://research.fb.com/people/weston-jason/]



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【专知荟萃15】图像检索Image Retrieval知识资料全集（入门/进阶/综述/视频/代码/专家，附PDF下载）

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【专知荟萃18】目标跟踪Object Tracking知识资料全集（入门/进阶/论文/综述/视频/专家，附查看）

【专知荟萃19】图像识别Image Recognition知识资料全集（入门/进阶/论文/综述/视频/专家，附查看）

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【专知荟萃21】视觉问答VQA知识资料全集（入门/进阶/论文/综述/视频/专家，附查看）


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中国科学院自动化研究所专知团队

@2017 专知

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