Generera svar med naturligt språk mening är mycket viktigt i verkliga frågor svarssystem, som behöver få ett rätt svar samt en sammanhängande naturlig svar. I detta dokument föreslår vi ett end-to-end-svarssystem som kallas CoreQA i sekvens-till-sekvens-inlärning, som innehåller kopierings- och insamlingsmekanismer för att generera naturliga svar inom ramen för en kodare-avkodare. I COREQA förutspås de semantiska enheterna (ord, fraser och enheter) i ett naturligt svar dynamiskt från vokabulären, kopieras från den givna frågan och/eller hämtas från motsvarande kunskapsbas gemensamt. Vår empiriska studie om både syntetiska och verkliga datauppsättningar visar CoreQA:s effektivitet, som kan generera korrekta, sammanhängande och naturliga svar på frågor om kunskap.
På samma sätt använder en kopieringsmekanism för att generera parafraser och REF för att generera svar.
Generating Natural Answers by Incorporating Copying and Retrieving Mechanisms in Sequence-to-Sequence Learning
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}