Detta dokument föreslår att man tar itu med öppendomänfrågor som svarar med hjälp av Wikipedia som den unika kunskapskällan: svaret på alla faktafrågor är en textspann i en Wikipedia-artikel. Denna uppgift att maskinläsa i skala kombinerar utmaningarna med dokumenthämtning (hitta relevanta artiklar) med uppgiften att maskinbegripa text (identifiera svaret spänner från dessa artiklar). Vår strategi kombinerar en sökkomponent baserad på bigram hashing och TF-IDF matchning med en flerskikts återkommande neurala nätverk modell tränas för att upptäcka svar i Wikipedia stycken. Våra experiment på flera befintliga QA dataset visar att (1) båda modulerna är mycket konkurrenskraftiga med avseende på befintliga motsvarigheter och (2) multitask lärande med hjälp av avlägsen övervakning på deras kombination är ett effektivt komplett system på denna utmanande uppgift.
DrQA använder Wikipedia som den unika kunskapskällan och använder återkommande neurala nätverk (RNN) modell för att extrahera svar från relevanta artiklar REF.
Reading Wikipedia to Answer Open-Domain Questions
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}