I detta dokument tillämpar vi en allmän ram för djupinlärning (DL) för svarsvalsuppgiften, som inte är beroende av manuellt definierade funktioner eller språkliga verktyg. Den grundläggande ramen är att bygga inbäddningar av frågor och svar baserat på dubbelriktade långsiktiga korttidsminne (biLSTM) modeller, och mäta deras närhet genom cosinus likhet. Vi utvidgar denna grundmodell ytterligare i två riktningar. En riktning är att definiera en mer sammansatt representation för frågor och svar genom att kombinera konvolutionella neurala nätverk med den grundläggande ramen. Den andra riktningen är att använda en enkel men effektiv uppmärksamhetsmekanism för att generera svar representation enligt frågan sammanhang. Det finns flera varianter av modeller. Modellerna granskas av två datauppsättningar, inklusive TREC-QA och InsuranceQA. Experimentella resultat visar att de föreslagna modellerna avsevärt överträffar flera starka baslinjer.
Tan och Al. REF-byggda inbäddade representationer av frågor och svar baserade på LSTM-modellen.
LSTM-based Deep Learning Models for Non-factoid Answer Selection
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}