Vi visar att en karaktär-nivå encoderdecoder ramverk kan framgångsrikt tillämpas på frågesvar med en strukturerad kunskapsbas. Vi använder vår modell för att besvara singlerelationsfrågor och visar effektiviteten i vår strategi för datauppsättningen Simple Questions (Bordes et al., 2015), där vi förbättrar den senaste noggrannheten från 63,9% till 70,9%, utan användning av ensembler. Viktigt är att vår teckennivåmodell har 16x färre parametrar än en likvärdig ordnivåmodell, kan läras med betydligt mindre data jämfört med tidigare arbete, som bygger på dataförstärkning, och är robust mot nya enheter vid testning. Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning.
I REF föreslås ett ramverk för kodare och kodare på teckennivå som förstärks av uppmärksamhetsmekanismen för svar på enskilda frågor.
Character-Level Question Answering with Attention
{'venue': 'Proceedings of the 2016 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing', 'journal': 'Proceedings of the 2016 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}