Multi-hop läsförståelse (RC) över dokument innebär ny utmaning över singeldokument RC eftersom det kräver resonemang över flera dokument för att nå det slutliga svaret. I detta dokument föreslår vi en ny modell för att ta itu med RC-problemet i flera länder. Vi introducerar en heterogen graf med olika typer av noder och kanter, som heter heter heterogen Document-Entity (HDE) graf. Fördelen med HDE-grafen är att den innehåller olika storleksnivåer av information, inklusive kandidater, dokument och enheter i specifika dokumentsammanhang. Vår föreslagna modell kan göra resonemang över HDE grafen med noder representation initieras med co-attention och själv-attention baserade sammanhang kodare. Vi använder Graph Neural Networks (GNN) baserade meddelande passerar algoritmer för att samla bevis på den föreslagna HDE grafen. Utvärderad på den blinda testuppsättningen av Qangaroo WIKIHOP-datauppsättningen, uppnår vår HDE-grafbaserade modell (enkel modell) toppmoderna resultat.
I studien i REF ) föreslogs ett heterogent diagram med dokument, kandidat- och enhetsnoder för att möjliggöra omfattande informationsinteraktion på olika granularitetsnivåer.
Multi-hop Reading Comprehension across Multiple Documents by Reasoning over Heterogeneous Graphs
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}