Svarsval och kunskapsbassvar (KBQA) är två viktiga uppgifter för frågesvarssystem (QA). Befintliga metoder löser dessa två uppgifter separat, vilket kräver ett stort antal repetitiva arbeten och försummar den rika korrelationsinformationen mellan uppgifter. I detta dokument tar vi itu med svarsval och KBQA-uppgifter samtidigt via multi-task learning (MTL), som motiveras av följande motiveringar. För det första kan både svarsval och KBQA betraktas som ett rankningsproblem, med en på textnivå medan den andra på kunskapsnivå. För det andra kan dessa två uppgifter gynna varandra: svarsvalet kan innefatta den externa kunskapen från kunskapsbasen (KB), medan KBQA kan förbättras genom att lära sig kontextuell information från svarsvalet. För att uppnå målet att gemensamt lära sig dessa två uppgifter, föreslår vi ett nytt multi-task lärande system som utnyttjar multi-view uppmärksamhet inlärda från olika perspektiv för att göra det möjligt för dessa uppgifter att interagera med varandra samt lära sig mer omfattande meningsrepresentationer. De experiment som utförs på flera verkliga datauppsättningar visar hur effektiv den föreslagna metoden är, och resultatet av svarsvalet och KBQA förbättras. Det har också visat sig att programmet för att uppmärksamma flera tittare är effektivt när det gäller att samla in uppmärksam information ur olika representationsperspektiv.
I Ref föreslås en multi-view-baserad multi-task lärande modell för att gemensamt ta itu med svar urval och kunskapsbas frågor svarsuppgifter.
Multi-Task Learning with Multi-View Attention for Answer Selection and Knowledge Base Question Answering
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}