Läsförståelse QA uppgifter har sett en senaste ökning i popularitet, men de flesta verk har fokuserat på fakta-finding extractive QA. Vi fokuserar istället på en mer utmanande multihopgenerativ uppgift (NarrativeQA), som kräver modellen för att resonera, samla och syntetisera separata bitar av information i sammanhanget för att generera ett svar. Denna typ av flerstegsresonemang kräver också ofta förståelse för implicita relationer, som människor löser via extern, bakgrundsvansinne kunskap. Vi presenterar först en stark generativ baslinje som använder en multi-attention mekanism för att utföra flera hopar av resonemang och en pekar-generator dekoder för att syntetisera svaret. Denna modell presterar betydligt bättre än tidigare generativa modeller, och är konkurrenskraftig med nuvarande toppmoderna span förutsägelsemodeller. Vi introducerar därefter ett nytt system för att välja jordad multi-hop relationell commonsense information från Con-ceptNet via en punktvis ömsesidig information och term-frekvens baserad scoring funktion. Slutligen använder vi effektivt denna extraherade allmänna information för att fylla i luckor i resonemanget mellan sammanhangshopp med hjälp av en selektiv uppmärksamhetsmekanism. Detta ökar modellens prestanda avsevärt (som också verifieras genom mänsklig utvärdering), och skapar en ny toppmodern teknik för uppgiften. Vi visar också att våra bakgrundskunskapsförbättringar är generaliserade och förbättrar prestandan på QAngaroo-WikiHop, en annan multi-hop resonemangsdataset.
Bauer m.fl. REF föreslog en ny multihop QA-system för att välja jordad, relationell, commonsense information från ConceptNet.