Att omvandla en fråga om naturligt språk (NL) till en motsvarande logisk form (LF) är centralt för det kunskapsbaserade frågesvaret (KB-QA). Till skillnad från de flesta tidigare metoder som uppnår detta mål baserat på kartläggningar mellan lexikaliserade fraser och logiska predikat, går detta dokument ett steg längre och föreslår ett nytt inbäddande-baserat tillvägagångssätt som kartlägger NL-frågor i LFs för KB-QA genom att utnyttja semantiska associationer mellan lexiska representationer och KB Properties i latent utrymme. Experimentella resultat visar att vår föreslagna metod överträffar tre KB-QA basmetoder på två offentligt publicerade QA-datauppsättningar.
Yang m.fl. REF föreslog en modell för att kartlägga de naturliga språkfrågorna i logiska former genom att utnyttja de semantiska sambanden mellan lexiska representationer och KG-egenskaper i det latenta utrymmet.
Joint Relational Embeddings for Knowledge-based Question Answering
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}