Frågesvar kräver tillgång till en kunskapsbas för att kontrollera fakta och skäl till information. Kunskap i form av naturlig språktext är lätt att förvärva, men svårt för automatiserade resonemang. Högstrukturerade kunskapsbaser kan underlätta resonemanget, men är svåra att förvärva. I detta dokument undersöker vi tabeller som en halvstrukturerad formalism som ger en balanserad kompromiss till denna kompromiss. Vi använder först strukturen av tabeller för att styra konstruktionen av en datauppsättning på över 9000 flervalsfrågor med rika anpassning annoteringar, enkelt och effektivt via crowd-sourcing. Vi använder sedan denna kommenterade data för att träna en semistrukturerad funktionsdriven modell för frågesvar som använder tabeller som kunskapsbas. I benchmarkingutvärderingar överträffar vi betydligt både en stark ostrukturerad hämtningsbaslinje och en välstrukturerad Markov Logic Network-modell.
Ett av de tidigare arbetena med att använda strukturerade data som kunskapskällor Ref fokuserar på att utforska tabeller som halvstrukturerad kunskap för svar på flervalsfråga (MCQ).
Tables as Semi-structured Knowledge for Question Answering
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}