Denna uppsats presenterar en end-to-end neural nätverksmodell, som heter Neural Generative Question Answering (GENQA), som kan generera svar på enkla faktafrågor, baserat på fakta i en kunskapsbas. Mer specifikt är modellen byggd på kodare-dekoder ram för sekvens-till-sekvens lärande, samtidigt som den är utrustad med förmågan att fråga kunskapsbasen, och är utbildad på en corpus av frågesvar par, med sina tillhörande triples i kunskapsbasen. Empirisk studie visar att den föreslagna modellen effektivt kan hantera variationer i frågor och svar, och generera rätt och naturliga svar genom att hänvisa till fakta i kunskapsbasen. Experimentet om frågesvar visar att den föreslagna modellen kan överträffa en inbäddningsbaserad QA-modell samt en neural dialogmodell som är tränad på samma data.
Ett annat relaterat arbete är generativt frågesvar (GenQA) REF som genererar ett svar som innehåller ett svar som extraheras från en kunskapsbas (KB).
Neural Generative Question Answering
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}