少样本双向抽取
该框架为推测与否定线索及范围的检测提供了统一的机器阅读理解视角，并借助词汇与句法增强缓解训练样本不足的局限。
钱忠 · Ting, Zou · Zihao, Zhang · 李培峰 · Zhu, Qiaorning Ming · 周国栋
Engineering Applications of Artificial Intelligence 2024
将线索检测和范围解析统一为机器阅读理解任务，避免依赖完整句法树，简化处理流程。
融合词汇和句法特征生成更多训练样本，缓解标注数据不足的问题。
在多个公开语料上的实验结果表明，模型性能超过基线系统，验证了方法有效性。