Teaching machines to read and comprehend
Teaching machines to read natural language documents remains an elusive challenge. Machine reading systems can be tested on their ability to answer questions posed on the contents of documents that they have seen, but until now large scale training and test datasets have been missing for this type o...
Main Authors: | Hermann, K, Kočiský, T, Grefenstette, E, Espeholt, L, Kay, W, Suleyman, M, Blunsom, P |
---|---|
פורמט: | Journal article |
יצא לאור: |
Neural Information Processing Systems
2015
|
פריטים דומים
A convolutional neural network for modelling sentences
מאת: Kalchbrenner, N, et al.
יצא לאור: (2014)
מאת: Kalchbrenner, N, et al.
יצא לאור: (2014)
פריטים דומים
-
The NarrativeQA Reading Comprehension Challenge
מאת: Tomáš Kočiský, et al.
יצא לאור: (2021-03-01) -
The neural noisy channel
מאת: Yu, L, et al.
יצא לאור: (2017) -
Semantic parsing with semi-supervised sequential autoencoders
מאת: Kočiský, T, et al.
יצא לאור: (2016) -
Learning Bilingual Word Representations by Marginalizing Alignments
מאת: Kočiský, T, et al.
יצא לאור: (2014) -
"Not not bad" is not "bad": A distributional account of negation
מאת: Hermann, K, et al.
יצא לאור: (2013)