Vi introducerar en neural läsförståelse modell som integrerar extern allmängiltig kunskap, kodad som ett nyckelvärde minne, i en kloze-stil inställning. Istället för att förlita sig enbart på dokument-till-fråga interaktion eller diskreta funktioner som i tidigare arbete, vår modell arbetar med relevant extern kunskap och kombinerar denna kunskap med kontexten representation innan du drar slutsatsen svaret. Detta gör det möjligt för modellen att attrahera och antyda kunskap från en extern kunskapskälla som inte uttryckligen anges i texten, men som är relevant för att dra slutsatsen svaret. Vår modell förbättrar resultaten över en mycket stark baslinje på en hård Common Nouns dataset, vilket gör den till en stark konkurrent till mycket mer komplexa modeller. Genom att uttryckligen inkludera kunskap kan vår modell också ge belägg för den bakgrundskunskap som används i RC-processen.
REF införlivade extern allmänning kunskap i en neural kloze-stil läsförståelse modell.
Knowledgeable Reader: Enhancing Cloze-Style Reading Comprehension with External Commonsense Knowledge
{'venue': 'Proceedings of the 56th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers)', 'journal': 'Proceedings of the 56th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}