8 篇论文梳理 BERT 相关模型(15)
图18/23
表 5：BERT 在 Argument Reasoning Comprehension 任务中的表现
该文主要探究 BERT 在 ARCT（Argument Reasoning Comprehension）任务中取得惊人表现的真正原因。
首先，ARCT 任务是 Habernal 等人在 NACCL 2018 中提出的，即在给定的前提（premise）下，对于某个陈述（claim），相反的两个依据（warrant0，warrant1）哪个能支持前提到陈述的推理。
他们还在 SemEval-2018 中指出，这个任务不仅需要模型理解推理的结构，还需要一定的外部知识。在本例中，这个外部知识可以是 “Sport Leagues 是一个和 Sport 相关的某组织”。
该任务中表现最好的模型是 GIST，这里不详细展开，有兴趣的读者可以关注该论文。
图19/23
图 10：模型框架与实验结果
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