摘要
机器阅读理解作为自然语言处理领域的核心任务之一，近年来受到学术界和工业界的广泛关注。
其旨在让机器像人类一样阅读和理解文本，并从中找到问题的答案。
本文献综述首先介绍了机器阅读理解的基本概念、研究意义以及发展历程，并对相关技术进行解读，如自然语言处理、深度学习和注意力机制等。
随后，重点概述了机器阅读理解模型的研究现状，包括早期基于特征的模型、基于深度学习的模型以及预训练语言模型，并对不同模型的优缺点进行比较分析。
此外，还介绍了机器阅读理解常用的数据集，包括英文数据集和中文数据集，并探讨了数据集构建的挑战和未来方向。
最后，对机器阅读理解技术的未来发展趋势进行展望，并探讨其在问答系统、信息抽取、文本摘要等领域的应用前景。
关键词：机器阅读理解；自然语言处理；深度学习；预训练语言模型；数据集
机器阅读理解(MachineReadingComprehension,MRC)是人工智能领域的一个重要分支，旨在让机器像人类一样阅读和理解自然语言文本，并根据文本内容回答问题。
简单来说，就是让机器“读懂”文章，并像人类一样“回答问题”。
机器阅读理解涉及自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)和深度学习(DeepLearning,DL)等多个领域的技术。
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