Svar på första ordningens faktafråga förutsätter att frågan kan besvaras med ett enda faktum i en kunskapsbas (KB). Även om detta inte verkar som en utmanande uppgift, många senaste försök som tillämpar antingen komplexa språkliga resonemang eller djupa neurala nätverk uppnå 35%-65% noggrannhet på referensuppsättningar. Vårt tillvägagångssätt formulerar uppgiften som två maskininlärningsproblem: att upptäcka enheterna i frågan, och klassificera frågan som en av relationstyperna i KB. Baserat på detta antagande av strukturen, vår enkla men effektiva strategi tränar två återkommande neurala nätverk att överträffa state of the art med betydande marginaler -relativ förbättring når 16% för WebFrågor, och överträffar 38% för SimpleFrågor.
Det föreslagna tillvägagångssättet i REF formulerar uppgiften som två maskininlärningsproblem som är att upptäcka enheterna i frågan och klassificera frågan som en av relationstyperna i kunskapsbasen.
Simple and Effective Question Answering with Recurrent Neural Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}