I uppgiften att besvara frågor har Memory Networks nyligen visat sig vara ganska effektiva när det gäller komplexa resonemang och skalbarhet, trots ett begränsat antal ämnen som omfattas av utbildningsdata. I den här artikeln introducerar vi Factive Memory Network, som lär sig att svara på frågor genom att extrahera och resonera över relevanta fakta från en kunskapsbas. Vårt system genererar distribuerad representation av frågor och KB i samma ord vektor utrymme, extrahera en delmängd av ursprungliga kandidat fakta, sedan försöka hitta en väg för att svara enhet med hjälp av multi-hop resonemang och förfining. Dessutom förbättrar vi också körtidens effektivitet i vår modell med hjälp av olika beräkningsheuristik.
Jain Ref föreslår ett Factive Memory Network, som tar fram och drar slutsatser om relevanta fakta från kunskapsbasen för att få svar.
Question Answering over Knowledge Base using Factual Memory Networks
{'venue': 'SRW@HLT-NAACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}