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.
REF tillämpade ett CNN på teckennivå för enhet som länkade och ett separat CNN på ordnivå med uppmärksam maxpoolning för faktaval.
Simple Question Answering by Attentive Convolutional Neural Network
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}