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.
REF introducerar en KB-förstärkt sekvenstill-sekvens metod som genererar naturliga språk svar på enkla faktarelaterade frågor baserat på fakta från KB.
Neural Generative Question Answering
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}