Vi tillämpar en allmän ram för djupt lärande för att ta itu med den icke-faktoida frågeuppgiften. Vår strategi bygger inte på några språkliga verktyg och kan tillämpas på olika språk eller domäner. Olika arkitekturer presenteras och jämförs. Vi skapar och släpper en QA corpus och ställer in en ny QA-uppgift i försäkringsdomänen. Experimentella resultat visar på överlägsen prestanda jämfört med referensmetoderna och olika tekniker ger ytterligare förbättringar. För denna mycket utmanande uppgift kan topp-1-noggrannheten nå upp till 65,3 % på en testuppsättning, vilket tyder på en stor potential för praktisk användning.
REF tillämpade en allmän ram för djupt lärande för att besvara icke-faktoida frågor.
Applying deep learning to answer selection: A study and an open task
{'venue': '2015 IEEE Workshop on Automatic Speech Recognition and Understanding (ASRU)', 'journal': '2015 IEEE Workshop on Automatic Speech Recognition and Understanding (ASRU)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}