Frågesvarssystem (QA) över Knowledge Graphs (KG) besvarar automatiskt frågor om naturligt språk med hjälp av fakta i ett kunskapsdiagram. Enkla frågor, som kan besvaras genom utvinning av ett enda faktum, utgör en stor del av de frågor som ställs på webben men utgör fortfarande utmaningar för QA-system, särskilt när de ställs mot en stor kunskapsresurs. Befintliga kvalitetssäkringssystem är vanligtvis beroende av olika komponenter som var och en är specialiserad på att lösa olika deluppgifter i problemet (t.ex. segmentering, enhetsigenkänning, disambigering och relationsklassificering osv.). I detta arbete följer vi en helt annan strategi: Vi tränar ett neuralt nätverk för att svara på enkla frågor på ett end-to-end sätt, lämnar alla beslut till modellen. Det lär sig att ranka subjekt predicate par för att möjliggöra hämtning av relevanta fakta som ges en fråga. Nätverket innehåller en inbäddad frågekod på ord- och teckennivå som gör det möjligt att hantera problem med utanför-vokabulära och sällsynta ord samtidigt som man fortfarande kan utnyttja semantik på ordnivå. Vår strategi uppnår resultat som är konkurrenskraftiga med toppmoderna end-to-end-strategier som bygger på en uppmärksamhetsmekanism.
REF föreslår en end-to-end word/character-level kodning nätverk för att ranka subjekt-relation par och hämta relevanta fakta.
Neural Network-based Question Answering over Knowledge Graphs on Word and Character Level
{'venue': 'WWW', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}