آلة قراءة الآلة (MRC) هي واحدة من أكثر المهام تحديا في مجال معالجة اللغة الطبيعية. تم تحقيق نتائج أحدث حديثة ل MRC بنماذج اللغة المدربة مسبقا، مثل بيرت وتعديلاتها. على الرغم من ارتفاع الأداء لهذه النماذج، إلا أنهم لا يزالون يعانون من عدم القدرة على ا
سترداد الإجابات الصحيحة من الممرات التفصيلية الطويلة. في هذا العمل، نقدم مخططا جديدا لإدماج هيكل الخطاب للنص في شبكة انتباهي، وبالتالي إثراء التضمين الذي تم الحصول عليه من ترميز بيرت القياسي مع المعرفة اللغوية الإضافية. نحقق أيضا في تأثير أنواع مختلفة من المعلومات اللغوية عن قدرة النموذج على الإجابة على الأسئلة المعقدة التي تتطلب فهم عميق للنص بأكمله. أظهرت التجارب التي تم إجراؤها على مرجع الفريق وأكثر تعقيدا عن مجموعات بيانات الأجابة أن المعزز اللغوي يعزز أداء نموذج بيرت القياسي بشكل كبير.
