I den här artikeln presenterar vi Hierarchical Graph Network (HGN) för att besvara flerhopsfrågor. För att aggregera ledtrådar från spridda texter över flera stycken skapas en hierarkisk graf genom att konstruera noder från olika nivåer av granularitet (dvs. frågor, stycken, meningar och enheter), vars representationer initieras med BERT-baserade sammanhangskodare. Genom att väva heterogena noder i en integrerad enhetlig graf gör denna karakteristiska hierarkisk differentiering av nodgranularitet det möjligt för HGN att stödja olika frågor som svarar på deluppgifter samtidigt (t.ex. punktval, stödjande faktaextraktion och svarsförutsägelse). Med tanke på ett konstruerat hierarkiskt diagram för varje fråga uppdateras de ursprungliga nodrepresentationerna genom grafutbredning; och för varje sub-task utförs multi-hop-resonemang genom att man traverserar genom grafkanter. Omfattande experiment på HotpotQA-riktmärket visar att den föreslagna HGN-metoden avsevärt överträffar tidigare toppmoderna metoder med stor marginal i både Distraktor- och Fullwiki-inställningar.
Ref byggde en hierarkisk graf bestående av enhet noder, mening noder och punkt noder för multi-hop resonemang över flera punkter.
Hierarchical Graph Network for Multi-hop Question Answering
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}