1、机器阅读理解（Machine Reading Comprehension,即MRC）是指通过阅读从文本中抽取信息并理解意义的过程。
2、MRC四大任务：完形填空，多项选择，答案抽取，自由回答
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完形填空：原文中除去若干关键词，需要模型填入正确的单词或短语
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多项选择：模型需要从给定的若干选项中选出正确答案
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答案抽取：回答限定是文章的一个子句，需要模型在文章中标注正确答案的起始和终止位置。
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自由回答：不限定模式生成答案的形式，允许模型自由生成回答数据
MRC方法
1、特征+传统机器学习
2、BERT以前：各种神奇的QA架构
3、BERT以后：预训练+微调+trick
MRC总体架构
1、Embedding：处理方法有one-hot,word2vec,elmo,glove,bert
2、Feature extraction:处理方法包括CNN,RNN,Transformer
3、Context-query interaction:使用注意力机制
4、answer prediction：包括word predicton（完形填空）; option prediction（多项选择）; span extractor（答案抽取）; answer generator（答案生成 或者 自由回答）
评测指标
1、Accuracy:一共m个问题答对了n个(n/m)
2、F1: 2*P*R / (P+R)
3、Rouge-L:
R= 最长公共子序列 / m(m表示标准答案单词个数)
P= 最长公共子序列 / n (n表示模型答案单词个数)
F=（1 + belta）^2 R*P/ (R + belta^2 * P)
4、BLEU :
