Den senaste tidens framsteg i konversationssystem har förändrat sökparadigmet. Traditionellt ställer en användare en fråga till en sökmotor som returnerar ett svar baserat på sitt index, eventuellt utnyttja externa kunskapsbaser och konditionering respons på tidigare interaktioner i söksessionen. I ett naturligt samtal finns det ytterligare en källa till information att ta hänsyn till: uttalanden som producerats tidigare i ett samtal kan också hänvisas till och ett konversations-IR-system måste hålla reda på information som förmedlas av användaren under samtalet, även om det är implicit. Vi hävdar att processen att bygga en representation av samtalet kan ramas in som en maskin läsning uppgift, där ett automatiserat system presenteras med ett antal uttalanden som det bör svara på frågor. Frågorna bör besvaras enbart genom hänvisning till de uttalanden som lämnats, utan att man rådfrågar extern kunskap. Tiden är rätt för informationssökning gemenskapen att omfamna denna uppgift, både som en fristående uppgift och integrerad i en bredare konversationssökning inställning. I denna uppsats fokuserar vi på maskinavläsning som en fristående uppgift och presenterar Attentive Memory Network (AMN), en end-to-end maskinavläsningsalgoritm. Dess viktigaste bidrag är i effektivitet, uppnås genom att ha en hierarkisk inmatning kodare, itererar över inmatningen endast en gång. Hastighet är ett viktigt krav i inställningen av konversationssökning, eftersom klyftor mellan konversationssvängar har en skadlig inverkan på naturlighet. På 20 datauppsättningar som ofta används för att utvärdera maskinavläsningsalgoritmer visar vi att AMN uppnår prestanda jämförbar med toppmoderna modeller, samtidigt som man använder betydligt färre beräkningar.
Kenter m.fl. REF övervägde att bygga upp representationen av konversationer som process för maskinläsning, baserat på vilka svar hämtas.
Attentive Memory Networks: Efficient Machine Reading for Conversational Search
{'venue': "Proceedings of 1st International Workshop on Conversational Approaches to Information Retrieval, Tokyo, Japan, August 11, 2017 (CAIR'17)", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}