Generera svar med naturligt språk mening är mycket viktigt i verkliga frågor svarssystem, som behöver få ett rätt svar samt en sammanhängande naturlig svar. I detta dokument föreslår vi ett end-to-end-svarssystem som kallas CoreQA i sekvens-till-sekvens-inlärning, som innehåller kopierings- och insamlingsmekanismer för att generera naturliga svar inom ramen för en kodare-avkodare. I COREQA förutspås de semantiska enheterna (ord, fraser och enheter) i ett naturligt svar dynamiskt från vokabulären, kopieras från den givna frågan och/eller hämtas från motsvarande kunskapsbas gemensamt. Vår empiriska studie om både syntetiska och verkliga datauppsättningar visar CoreQA:s effektivitet, som kan generera korrekta, sammanhängande och naturliga svar på frågor om kunskap.
REF innehåller kopierings- och insamlingsmekanismer för att ta hänsyn till flera fakta för att generera ett svar på en komplex fråga.
Generating Natural Answers by Incorporating Copying and Retrieving Mechanisms in Sequence-to-Sequence Learning
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}