为了提供对机器阅读理解（MRC）中现有任务和模型的调查，本报告回顾：1）一些具有代表性的简单推理和复杂推理MRC任务的数据集收集和性能评估； 2）用于开发基于神经网络的MRC模型的体系结构设计，注意机制和提高性能的方法； 3）最近提出了一些转移学习方法，以将外部语料库中包含的文本样式知识合并到MRC模型的神经网络中； 4）最近提出的一些知识库编码方法，用于将外部知识库中包含的图形样式知识合并到MRC模型的神经网络中。 此外，根据已经取得的成就和仍然存在的不足，本报告还提出了一些尚待进一步研究的问题。
