Vi föreslår en ny semantisk tolkningsram för frågesvar med hjälp av en kunskapsbas. Vi definierar en frågediagram som liknar subgrafer av kunskapsbasen och kan direkt kartläggas till en logisk form. Semantisk tolkning reduceras till att fråga grafgenerering, formulerad som ett iscensatt sökproblem. Till skillnad från traditionella metoder utnyttjar vår metod kunskapsbasen i ett tidigt skede för att beskära sökytan och därmed förenkla det semantiska matchningsproblemet. Genom att tillämpa en avancerad enhet länka system och en djup convolutional neural nätverksmodell som matchar frågor och predicera sekvenser, vårt system överträffar tidigare metoder avsevärt, och uppnår ett F 1 mått på 52,5% på WEBBQUESTIONS dataset.
I REF, Yih et al. använde en enhet länka system och en djup convolutional neural nätverk modell för att besvara frågor.
Semantic Parsing via Staged Query Graph Generation: Question Answering with Knowledge Base
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}