Multi-hop läsförståelse fokuserar på en typ av faktaoid fråga, där ett system behöver för att korrekt integrera flera delar av bevis för att korrekt svara på en fråga. Tidigare arbete approximerar globala bevis med lokal coreferensinformation, kodar coreferenskedjor med DAG-stil GRU lager i en gated-attention läsare. Samreferensen är dock begränsad när det gäller att tillhandahålla information för rika slutsatser. Vi introducerar en ny metod för bättre koppling av globala bevis, som bildar mer komplexa grafer jämfört med DAGs. För att utföra bevis integration på våra grafer, undersöker vi två senaste graf neurala nätverk, nämligen graf konvolutional nätverk (GCN) och graf återkommande nätverk (GRN). Experiment på två standarddatauppsättningar visar att rikare global information leder till bättre svar. Vår metod presterar bättre än alla publicerade resultat på dessa datauppsättningar.
De Cao m.fl. (2019); Ref introducerar diagramkonvolutionsnätverk (GCN) och diagramrecidiverande nätverk (GRN) i denna uppgift.
Exploring Graph-structured Passage Representation for Multi-hop Reading Comprehension with Graph Neural Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}