I det här dokumentet presenterar vi ett tillvägagångssätt som tar upp problemet med urval av svarsfraser för svar på frågor. Den föreslagna metoden använder en staplad dubbelriktad Long-Short Term Memory (BLSTM) nätverk för att sekventiellt läsa ord från frågor och svar meningar, och sedan utdata deras relevans poäng. Till skillnad från tidigare arbete, kräver detta tillvägagångssätt ingen syntaktisk tolkning eller externa kunskapsresurser såsom WordNet som kanske inte är tillgängliga i vissa domäner eller språk. Hela systemet bygger på en kombination av den staplade BLSTM-relevansmodellen och nyckelordsmatchning. Resultaten av våra experiment på ett offentligt referensdataset från TREC visar att vårt system överträffar tidigare arbete som kräver syntaktiska funktioner och externa kunskapsresurser.
Wang och Nyberg REF föreslog en metod som använder en staplad dubbelriktad LongShort Term Memory (BLSTM) nätverk för att sekventiellt läsa ord från frågor och svar meningar, och sedan ut sina relevans poäng.
A Long Short-Term Memory Model for Answer Sentence Selection in Question Answering
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}