近日，日本电信电话株式会社（NTT）和东京大学的研究人员发表论文《Multi-style Generative Reading Comprehension》，该研究论文聚焦于能够提供自然语言回答的多文章阅读理解任务。目前，做阅读理解任务的主流方法是从提供的文章中提取答案，不能从已有的问题和文章生成抽象式摘要。此外，这些方法也不能利用、控制不同的回答风格，例如简明的语句和结构较好的句子。在此研究中，研究人员提出了一种风格可控的多源抽象式摘要模型「Masque」，一种能够基于给定风格生成答案的端到端深度神经网络。