Med den snabba tillväxten av kunskapsbaser (KBs), frågesvar över kunskapsbas, alias. KBQA har uppmärksammats enormt de senaste åren. De flesta av de befintliga KBQA-metoderna följer så kallade encoder-compare-ramverk. De kartlägger frågan och fakta från KB till ett gemensamt inbäddat utrymme, där likheten mellan frågevektorn och faktavektorerna kan beräknas på ett bekvämt sätt. Detta förlorar emellertid oundvikligen originalorden interaktionsinformation. För att bevara mer originell information, föreslår vi en uppmärksam återkommande neurala nätverk med likhetsmatris baserad konvolutionella neurala nätverk (AR-SMCNN) modell, som kan fånga omfattande hierarkisk information som utnyttjar fördelarna med både RNN och CNN. Vi använder RNN för att fånga semantisk-nivå korrelation genom sin sekventiella modellering natur, och använda en uppmärksamhetsmekanism för att hålla reda på enheterna och relationer samtidigt. Samtidigt använder vi en likhetsmatris baserad CNN med två riktningar pooling för att extrahera ord-nivå interaktion som matchar utnyttja CNN: s styrka att modellera rumslig korrelation mellan data. Dessutom har vi utvecklat en ny heuristisk utvidgningsmetod för att upptäcka enheter, vilket avsevärt minskar effekten av buller. Vår metod har överträffat state-of-the-arts på Simple Question riktmärke i både noggrannhet och effektivitet.
REF föreslår ett uppmärksamt återkommande neuralt nätverk med likhetsmatrisbaserade konvolutionella neurala nätverk (AR-SMCNN) för att fånga semantiska-nivå och bokstavlig nivå likheter.
Question Answering over Freebase via Attentive RNN with Similarity Matrix based CNN
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}