DROPデータセットのために提案された他のMRCモデルと同様に、Encoderモジュールで入力文章の埋め込み表現を取得し、後段のサブモジュールで回答の型(Span, Count, 算術演算など)を仮定した出力を得る構造をしているが、提案モデルNumNetでは中間に有向グラフを使ったReasoning Moduleを追加する。 Reasoning Moduleでは入力文章内の数値の埋め込みをノードとして用い、ノード間の大小関係を基にしたエッジとMessage Propagationを用いて、文章内に現れる数値の関係についての情報を得ようとしている。

DROPデータセットを用いてモデルの評価を行い、Reasoning Moduleの追加によってスコアが改善することを確認している。