Att direkt läsa dokument och kunna svara på frågor från dem är ett centralt problem. För att undvika dess inneboende svårigheter, har frågesvar (QA) riktats mot att använda kunskapsbaser (KBs) istället, som har visat sig vara effektiva. Tyvärr lider KB av att ofta vara alltför restriktiv, eftersom schemat inte kan stödja vissa typer av svar, och alltför sparsamt, t.ex. Wikipedia innehåller mycket mer information än Freebase. I detta arbete introducerar vi en ny metod, Key-Value Memory Networks, som gör läsningsdokument mer livskraftiga genom att använda olika kodningar i adresserings- och utmatningsstadierna i minnesläsningsoperationen. För att jämföra med KBs, informationsutdrag eller Wikipedia-dokument direkt i ett enda ramverk konstruerar vi ett analysverktyg, MOVIEQA, en QA-datauppsättning i filmdomänen. Vår metod sluter gapet mellan alla tre inställningar. Den uppnår också toppmoderna resultat på det befintliga WIKIQA-riktmärket.
Miller och Al. REF presenterade ett minnesnätverk med nyckelvärden för att läsa dokument som är mer användbara för att svara.
Key-Value Memory Networks for Directly Reading Documents
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}