Med den snabba tillväxten av kunskapsbaser (KBs) på webben blir det allt viktigare att dra full nytta av dem. Kunskapsbaserat svar på frågor (KB-QA) är ett av de mest lovande sätten att få tillgång till den stora kunskapen. Under tiden, när de neurala nätverksbaserade (NN-baserade) metoderna utvecklas, har NN-baserade KB-QA redan uppnått imponerande resultat. Tidigare arbete lade dock inte tonvikten på frågerepresentation, och frågan omvandlas till en fast vektor oavsett dess kandidatsvar. Denna enkla representationsstrategi kan inte ge korrekt information om frågan. Därför presenterar vi en neural uppmärksamhet-baserad modell för att representera frågorna dynamiskt enligt olika fokus på olika kandidat svar aspekter. Dessutom utnyttjar vi den globala kunskapen inom den underliggande KB, som syftar till att integrera den rika KB-informationen i representationen av svaren. Och det lindrar också utanför ordförråd (OOV) problem, vilket hjälper uppmärksamhet modellen för att representera frågan mer exakt. De experimentella resultaten av WEBBQUES-TIONER visar hur effektivt det föreslagna tillvägagångssättet är.
REF presenterade en neural uppmärksamhetsbaserad modell för att representera frågan med dynamisk uppmärksamhet.
Question Answering over Knowledge Base with Neural Attention Combining Global Knowledge Information
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}