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本文提出了一個簡潔而有效的基于知識到文本轉換的常識問答模型框架，在多個標準的常識問答數據集上進行了深入的測試和分析，并為知識增強的常識問答提供了高性能的基準模型。實驗顯示：①基于知識到文本轉換的常識問答模型是有效且魯棒的；②融合外部知識對于常識問答任務依然有較大潛力；③目前的常識問答模型還遠不能充分發揮知識的潛力——與使用標準知識解釋的模型相比，現有模型均有較大性能差距。

首次嘗試提出一個新的多輪選擇機器閱讀理解框架M3，該框架設計了一個NIL驗證器來處理本地消歧中的不可鏈接提及預測，此外還為該框架設計了一個具有歷史流的多回合機制來解決短文本中的全局消歧問題。

快速增長的短文本(如搜索查詢和新聞標題)實體鏈接(EL)是至關重要的工業應用。現有的方法大多依賴于足夠的上下文來進行長文本EL，但對于簡潔、稀疏的短文本來說并不有效。在本文中,我們提出一個新的框架稱為多向選擇題機器閱讀理解(M3)從一個新的角度解決短EL:查詢為每個模糊生成提到利用周圍的環境,和一個選項選擇模塊被用來確認金從候選人使用查詢實體。通過這種方式，M3框架在編碼過程中充分地與候選實體交互有限的上下文，并在選擇階段隱式地考慮候選群內部的差異。此外，我們設計了一個納入M3的兩階段驗證器，以解決短文本中普遍存在的不可鏈接問題。為了進一步考慮話題的連貫性和被提及實體之間的相互依賴，M3通過回顧歷史線索，利用多回合的方式以序列的方式處理提及。評估表明，我們的M3框架在5個中文和英文數據集上為真實世界的短文本EL實現了最先進的性能。