I detta dokument studerar vi problemet med att besvara frågor om kunskapsbasen. Vi identifierar att den primära flaskhalsen i detta problem är svårigheten att exakt förutsäga de relationer som kopplar den subjekt till objektet enheter. Vi förespråkar en ny modellarkitektur, APVA, som innehåller en verifieringsmekanism som ansvarar för att kontrollera att de förutsagda relationerna är korrekta. APVA-ramverket stöder naturligtvis ett välgrundat iterativt utbildningsförfarande, som vi kallar turboträning. Vi demonstrerar genom experiment att APVA-TUBRO-metoden drastiskt förbättrar frågesvarsprestandan.
APVA-TURBO REF introducerar en verifieringsmekanism som omvärderar frågornas svar.
The APVA-TURBO Approach To Question Answering in Knowledge Base
{'venue': 'COLING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}