Befintliga kunskapsbaserade svarssystem bygger ofta på små kommenterade utbildningsdata. Även om ytliga metoder som relationsextraktion är robusta till databrist, de är mindre uttrycksfulla än de djupa mening representation metoder som semantisk tolkning, vilket misslyckas med att besvara frågor som omfattar flera begränsningar. Här lindrar vi detta problem genom att ge en relation extraktionsmetod med ytterligare bevis från Wikipedia. Vi presenterar först ett neuralt nätverk baserat relationsextraktor för att hämta kandidat svar från Freebase, och sedan sluta över Wikipedia för att validera dessa svar. Experiment on the WebQuestions question responding dataset visar att vår metod uppnår en F 1 på 53,3%, en betydande förbättring jämfört med den senaste tekniken.
Xu och al. presentera ett neuralt nätverk baserat relationsextraktor för att hämta kandidaten svar REF.
Question Answering on Freebase via Relation Extraction and Textual Evidence
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}