Textklassificeringsmetoder för uppgifter som factoid frågesvar brukar använda manuellt definierade strängmatchningsregler eller påse med ord representationer. Dessa metoder är ineffektiva när frågetexten innehåller mycket få enskilda ord (t.ex. namngivna enheter) som är vägledande för svaret. Vi introducerar en rekursiv neurala nätverk (rn) modell som kan resonera över sådan inmatning genom att modellera textkompositionalitet. Vi tillämpar vår modell, qanta, på en datauppsättning av frågor från en triviatävling som kallas frågesport skål. Till skillnad från tidigare rnn modeller, qanta lär sig ord och fras-nivå representationer som kombinerar över meningar till förnuft om enheter. Modellen överträffar flera baslinjer och, i kombination med metoder för informationssökning, tävlar med de bästa mänskliga spelarna.
Iyyer m.fl. Detta beslut träder i kraft dagen efter det att det har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. REF införde en rekursiv neurala nätverk (RNN) modell som kan resonera över text som innehåller mycket få enskilda ord genom att modellera textsammansättning.
A Neural Network for Factoid Question Answering over Paragraphs