Med den snabba tillväxten av kunskapsbaser (KBs) på webben blir det allt viktigare att dra full nytta av dem. Att besvara frågor om kunskapsbasen (KB-QA) är ett av de lovande sätten att få tillgång till de stora kunskaperna. Samtidigt som de neurala nätverksbaserade (NN-baserade) metoderna utvecklas, har NN-baserade KB-QA redan uppnått imponerande resultat. Tidigare arbete lade dock inte större vikt vid frågerepresentation, och frågan omvandlas till en fast vektor oberoende av dess kandidatsvar. Denna enkla representationsstrategi är inte lätt att uttrycka korrekt information i frågan. Därför presenterar vi en end-to-end neural nätverksmodell för att representera frågorna och deras motsvarande poäng dynamiskt enligt de olika kandidat svar aspekter via cross-attention mekanism. Dessutom utnyttjar vi den globala kunskapen inom den underliggande KB, som syftar till att integrera den rika KB-informationen i representationen av svaren. Som ett resultat av detta skulle det kunna lindra problemet med "out-of-vokabulary" (OOV), som hjälper korshållningsmodellen att mer exakt representera frågan. De experimentella resultaten om webbfrågor visar hur effektivt det föreslagna tillvägagångssättet är.
Hao och al. REF presenterar en end-to-end neural nätverksmodell för att representera frågorna, vilket förbättrar representationen av frågor via cross-attention mekanism.
An End-to-End Model for Question Answering over Knowledge Base with Cross-Attention Combining Global Knowledge
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}