Att lära en dator att läsa och besvara allmänna frågor som rör ett dokument är ett utmanande men olöst problem. I denna uppsats beskriver vi en ny neural nätverksarkitektur som kallas ReasoNet (ReasoNet) för maskinförståelse uppgifter. ReasoNets använder sig av flera vändningar för att effektivt utnyttja och sedan resonera över förhållandet mellan frågor, dokument och svar. Avskilj från tidigare tillvägagångssätt med hjälp av ett xed antal varv under inference, ReasoNets införa en uppsägningstillstånd för att slappna av denna begränsning på resonemanget djup. Med hjälp av förstärkande inlärning, kan ReasoNets dynamiskt avgöra om man ska fortsätta förståelse processen efter att smälta mellanliggande resultat, eller att avsluta läsningen när den drar slutsatsen att befintlig information är tillräcklig för att producera ett svar. ReasoNets uppnår överlägsen prestanda i maskinförståelse dataset, inklusive ostrukturerade CNN och Daily Mail dataset, Stanford SQuAD dataset, och en strukturerad Graph Reachability dataset.
REF har utformat ett flerhopsbaserat resonemangsförfarande med en avslutningsstat för att avgöra när det är lämpligt att ge ett svar.
ReasoNet: Learning to Stop Reading in Machine Comprehension
{'venue': "KDD '17", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}