Detta arbete fokuserar på att besvara singlerelationsfactoida frågor över Freebase. Varje fråga kan få svaret från ett enda faktum i form (ämne, predikat, objekt) i Freebase. Denna uppgift, enkla svar på frågor (SimpleQA), kan hanteras via en tvåstegs pipeline: enhet länkning och faktaval. I själva verket valet, vi matchar den subjekt i själva verket med den enhet som nämns i fråga av en karaktär-nivå konvolutional neurala nätverk (char-CNN), och matcha predikatet i själva verket med frågan av en ordnivå CNN (word-CNN). Detta arbete ger två huvudsakliga bidrag. (i) En enkel och effektiv enhet länkare över Freebase föreslås. Vår enhet länkare överträffar den toppmoderna enhet länkaren av SimpleQA-uppgift. (ii) En roman uppmärksam maxpooling staplas över ord-CNN, så att predikatet representation kan matchas med predikat-fokuserad fråga representation mer effektivt. Experiment visar att vårt system sätter nytt toppmodernt i denna uppgift.
AMPCNN REF använder ett CNN på teckennivå för att koda namn på företag och enhetsnamn.
Simple Question Answering by Attentive Convolutional Neural Network
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}