Hur kan vi göra det möjligt för datorer att automatiskt svara på frågor som "Vem skapade karaktären Harry Potter"? Noggrant byggda kunskapsbaser ger rika faktakällor. Det är emellertid fortfarande en utmaning att besvara faktarelaterade frågor som ställs på naturligt språk på grund av många uttryck för en fråga. I synnerhet fokuserar vi på de vanligaste frågorna - de som kan besvaras med ett enda faktum i kunskapsbasen. Vi föreslår CFO, ett villkorligt fokuserat neurala nätverk-baserat tillvägagångssätt för att besvara faktaoida frågor med kunskapsbaser. Vår strategi zoomar först i en fråga för att hitta mer troliga kandidatämne nämner, och drar slutsatsen att de slutliga svaren med en enhetlig villkorlig probabilistisk ram. Drivs av djupa återkommande neurala nätverk och neurala inbäddningar, vår föreslagna CFO uppnår en noggrannhet på 75,7% på en datauppsättning av 108k frågor - den största offentliga hittills. Den överträffar det nuvarande tekniska läget med en absolut marginal på 11,8 %.
Dai m.fl. REF föreslår villkorligt fokuserat neuralt nätverk.
CFO: Conditional Focused Neural Question Answering with Large-scale Knowledge Bases
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}