Att besvara frågor om naturligt språk över en kunskapsbas är en viktig och utmanande uppgift. De flesta befintliga system förlitar sig vanligtvis på handgjorda funktioner och regler för att utföra frågeförståelse och / eller svar ranking. I detta dokument introducerar vi multikolumnkonvolutionella neurala nätverk (MCCNN) för att förstå frågor från tre olika aspekter (nämligen svarsväg, svarskontext och svarstyp) och lära sig deras distribuerade representationer. Samtidigt lär vi oss gemensamt lågdimensionella inbäddningar av enheter och relationer i kunskapsbasen. Frågesvar par används för att träna modellen för att ranka kandidat svar. Vi använder oss också av frågeparafraser för att utbilda kolumnnätverken på ett lärande sätt med flera uppgifter. Vi använder FREEBASE som kunskapsbas och utför omfattande experiment på WEBQUESTIONS datasetet. Experimentella resultat visar att vår metod uppnår bättre eller jämförbar prestanda jämfört med baslinjesystem. Dessutom utvecklar vi en metod för att beräkna poängen med frågeord i olika kolumnnätverk. Resultaten hjälper oss att intuitivt förstå vad MCCNNs lär sig.
REF introducerar ett flerkolumn CNN (MCCNN) för att analysera frågan i tre olika aspekter: svarsväg, svarskontext och svarstyp.
Question Answering over Freebase with Multi-Column Convolutional Neural Networks
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}