I detta dokument studerar vi problemet med att besvara kloze-liknande frågor över korta dokument. Vi introducerar en ny uppmärksamhet mekanism som använder multiplikativa interaktioner mellan frågan inbäddning och mellanliggande tillstånd av en återkommande neural nätverksläsare. Detta gör det möjligt för läsaren att bygga frågespecifika representationer av polletter i dokumentet som ytterligare används för svarsval. Vår modell, Gated-Attention Reader, överträffar alla toppmoderna modeller på flera storskaliga referensdatauppsättningar för denna uppgiftCNN & Daily Mail nyheter och Children's Book Test. Vi ger också en detaljerad analys av prestandan hos vår modell och flera baslinjer över en delmängd av frågor manuellt kommenterade med vissa språkliga egenskaper. Analysen belyser flera befintliga modellers styrkor och svagheter.
The Geated Attention Reader REF ) använder gating enheter för att kombinera uppmärksamhet över frågan in i passagen.
Gated-Attention Readers for Text Comprehension
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}