För att svara på flerhops resonerande frågor krävs en djup förståelse av sambanden mellan olika dokument och frågor. Vi föreslår en dubbelriktad uppmärksamhet Entity Graph Convolutional Network (BAG), utnyttja relationer mellan noder i en enhet graf och uppmärksamhet information mellan en fråga och enheten graf, för att lösa denna uppgift. Grafiska konvolutionsnätverk används för att få en relationsmedveten representation av noder för enhetsgrafer byggda från dokument med funktioner på flera nivåer. Dubbelriktad uppmärksamhet tillämpas sedan på grafer och frågor för att generera en frågemedveten noder representation, som kommer att användas för den slutliga förutsägelsen. Experimentell utvärdering visar att BAG uppnår toppmodern noggrannhetsprestanda på QAngaroo WIKIHOP-datauppsättningen.
I multi-hop resonemang frågesvar uppgift, en dubbelriktad uppmärksamhet mekanism REF föreslogs som kombinerades med enhet diagram convolutional nätverk för att få relation-medveten representation av noder för enhet grafer.
BAG: Bi-directional Attention Entity Graph Convolutional Network for Multi-hop Reasoning Question Answering
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}