Open Domän Question Answering (QA) utvecklas från komplexa rörledningssystem till slutna djupa neurala nätverk. Specialiserade neurala modeller har utvecklats för att extrahera svar från antingen text ensam eller kunskapsbaser (KBs) ensam. I detta dokument tittar vi på en mer praktisk miljö, nämligen kvalitetssäkring över kombinationen av en KB-text och en enhetsrelaterad text, vilket är lämpligt när en ofullständig KB är tillgänglig med en stor textkorpus. Med utgångspunkt i de senaste framstegen inom grafrepresentationsutbildning föreslår vi en ny modell, GRAFT-Net, för att ta fram svar från en frågespecifik undergraf som innehåller text och KB-enheter och relationer. Vi konstruerar en svit av referensuppgifter för detta problem, varierar svårigheten av frågor, mängden av utbildningsdata, och KB fullständighet. Vi visar att GRAFT-Net är konkurrenskraftigt med den senaste tekniken när det testas med antingen KBs eller text ensam, och kraftigt överträffar befintliga metoder i den kombinerade inställningen.
Open-domain frågesvar (QA) system returnerar svar som svar på användarfrågor, både i naturligt språk, från ett brett spektrum av domäner REF.
Open Domain Question Answering Using Early Fusion of Knowledge Bases and Text
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}