Vi utvecklar ett semantiskt tolkningsramverk baserat på semantisk likhet för svar på frågor om öppen domän (QA). Vi fokuserar på en-relation frågor och dekomponera varje fråga till en enhet omnämnande och ett relationsmönster. Med hjälp av konvolutionella neurala nätverksmodeller mäter vi likheten mellan enheter som nämns i kunskapsbasen (KB) och likheten mellan relationsmönster och relationer i KB. Vi gör relationstripplar i KB med hjälp av dessa åtgärder och väljer den översta scoring relational trippel för att svara på frågan. Vid utvärdering av en öppen QA-uppgift uppnår vår metod högre precision mellan olika recallpunkter jämfört med den tidigare metoden, och kan förbättra F 1 med 7 poäng.
Yih och al. REF utvecklade en semantisk tolkningsram med hjälp av konvolutionella neurala nätverk för att behandla singel-relationsfrågor.
Semantic Parsing for Single-Relation Question Answering
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}