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面向机器阅读理解的鲁棒性优化方法研究的任务书
一、研究任务背景
随着自然语言处理技术的发展，机器阅读理解（MachineReadingComprehension,MRC）已经成为自然语言处理的重要分支之一。MRC旨在让计算机理解文本，回答用户提出的问题，如答题、问答、摘要等。MRC不仅可以应用于智能客服、智能搜索、自动问答等领域，还可以提高人机交互的效率，存储和处理大量的知识。因此，MRC的发展一直是自然语言处理领域研究的热点之一。
然而，机器阅读理解尚存在一些挑战，其中鲁棒性优化是其中的重点和难点之一。目前，MRC模型在面对语言的多样性、文本的复杂性、错误或噪声等方面仍存在着许多缺陷，这些因素导致模型的鲁棒性降低，从而使模型的性能下降。因此，为了解决MRC中的鲁棒性问题，需要进行深入研究，提出有效的鲁棒性优化方法。具体任务如下。
二、研究任务目的
本次研究的目的在于：
1、分析机器阅读理解中的鲁棒性问题，了解MRC的鲁棒性的基本概念和方法。
2、探索和分析目前MRC模型在多样性、文本复杂性、噪声等方面存在的鲁棒性问题及解决方法。
3、提出针对机器阅读理解中鲁棒性的优化方法，验证其鲁棒性和有效性。
4、在开放数据集中测试优化后的MRC模型的性能，比较其性能表现。
三、研究任务内容
1、任务一鲁棒性问题分析
1.1阅读机器阅读理解领域文献，了解MRC的鲁棒性关键词和方法。
1.2对MRC模型在不同环境下的鲁棒性问题进行梳理，分析不同环境下影响模型鲁棒性的因素，如多样性、文本复杂性、错误或噪声等。
2、任务二MRC模型鲁棒性问题解决方案探索
2.1研究目前的MRC模型的鲁棒性问题的解决方案，包括改进、训练、数据扩充、多任务学习、针对性识别等。
2.2针对MRC中的鲁棒性问题，在利用对抗样本、数据增广等方法的基础上提出新的优化方法。
3、任务三MRC模型鲁棒性优化方法
3.1基于任务二的探索和分析，在现有的MRC模型基础上，提出新的鲁棒性优化方法。
3.2基于多种鲁棒性验证方法，验证提出的鲁棒性方法的有效性和性能。
4、任务四优化模型的实验测试
4.1在公开的MRC数据集上，测试精细调节后的模型与现有MRC模型的性能表现，并进行横向比较。
4.2对测试结果进行分析，展示鲁棒性优化方法的影响及其优越性。
四、研究任务成果
1、本次研究通过对机器阅读理解中鲁棒性问题的分析和探索，提出了新的鲁棒性优化方法，并进行了有效性验证。
2、优化的模型被应用于公开数据集，展示了比现有模型更好的性能表现。
3、本次研究找出了机器阅读理解中的鲁棒性问题，为当前技术研究中的深度学习和自然语言处理领域提供了支持。
4、研究成果将发表在国际学术期刊或会议上，以及发起关于MRC鲁棒性的学术研讨会。