Flera modeller för djupinlärning har föreslagits för svar på frågor. Men på grund av sin single-pass natur, de har inget sätt att återhämta sig från lokala maxima som motsvarar felaktiga svar. För att ta itu med detta problem introducerar vi Dynamic Coatntion Network (DCN) för att besvara frågor. Den DCN första säkringar samberoende representationer av frågan och dokumentet för att fokusera på relevanta delar av båda. Sedan en dynamisk pekande dekoder itererar över potentiella svar spänner. Detta iterativa förfarande gör det möjligt för modellen att återhämta sig från de ursprungliga lokala maxima som motsvarar felaktiga svar. På Stanford-frågan svarar datasetet på en enda DCN-modell som förbättrar den senaste tekniken från 71,0 % F1 till 75,9 %, medan en DCN-ensemble får 80,4 % F1.
I tabell 2 infördes nätverket för dynamisk beläggning ("Dynamic Coattainment" (Dynamic Coattainment).
Dynamic Coattention Networks For Question Answering
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}