Passage-nivå frågesvar matchning är en utmanande uppgift eftersom det kräver effektiva representationer som fångar de komplexa semantiska relationer mellan frågor och svar. I detta arbete föreslår vi en serie djupt lärande modeller för att ta itu med passage svar val. För att matcha passage svar på frågor som tillgodoser deras komplexa semantiska relationer, till skillnad från de flesta tidigare arbete som använder en enda djupt lärande struktur, utvecklar vi hybrid modeller som behandlar texten med hjälp av både konvolutionella och återkommande neurala nätverk, kombinerar fördelarna med att extrahera språklig information från båda strukturerna. Dessutom utvecklar vi också en enkel men effektiv uppmärksamhetsmekanism för att bygga bättre svar representationer enligt inmatningsfrågan, vilket är absolut nödvändigt för att bättre modellera långa svar sekvenser. Resultaten från två offentliga referensdatauppsättningar, InsuranceQA och TREC-QA, visar att våra föreslagna modeller överträffar en rad starka baslinjer.
AP-LSTM REF är utvecklad med tanke på hybridmodeller som hanterar dokumenten med hjälp av både konvolutionella och återkommande neurala nätverk som införlivar med uppmärksamhet mekanism för att relatera frågor och svar dokument.
Improved Representation Learning for Question Answer Matching
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}