Den senaste tidens arbete med semantisk tolkning av frågor har fokuserat på långa och komplicerade frågor, av vilka många skulle tyckas onaturliga om de ställdes i ett normalt samtal mellan två människor. I ett försök att utforska en konversativ QA-inställning presenterar vi en mer realistisk uppgift: att besvara sekvenser av enkla men inbördes relaterade frågor. Vi samlar in en datauppsättning på 6 066 frågesekvenser som frågar om halvstrukturerade tabeller från Wikipedia, med totalt 17 553 frågesvarspar. För att lösa denna sekventiella frågesvar uppgift föreslår vi en ny dynamisk neural semantisk tolkning ram tränas med hjälp av en svagt övervakad belöningsstyrd sökning. Vår modell utnyttjar effektivt det sekventiella sammanhanget för att överträffa toppmoderna kvalitetssäkringssystem som är utformade för att svara på mycket komplexa frågor.
SQA REF ) är en datauppsättning som härleds från WIKITABLEQUESTIONS och fokuserar på frågesvar i ett dialogsammanhang.
Search-based Neural Structured Learning for Sequential Question Answering
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}