Människor tolkar texter med avseende på viss bakgrundsinformation, eller världskunskap, och vi vill utveckla automatiska system för läsförståelse som kan göra detsamma. I detta dokument presenterar vi en uppgift och flera modeller för att driva framsteg mot detta mål. I synnerhet föreslår vi uppgiften för sällsynta enheter förutsägelse: med tanke på ett webbdokument med flera enheter borttagna, är modellerna uppgift att förutsäga de korrekta saknade enheter som är beroende av dokumentet sammanhang och de lexiska resurserna. Denna uppgift är utmanande på grund av mångfalden av språkstilar och det extremt stora antalet sällsynta enheter. Vi föreslår två återkommande neurala nätverksarkitekturer som utnyttjar extern kunskap i form av entitetsbeskrivningar. Våra experiment visar att vår hierarkiska LSTM-modell presterar betydligt bättre på det sällsynta objektets förutsägelseuppgift än de som inte utnyttjar externa resurser.
REF använde sig av kunskap i form av enhetsbeskrivningar för att förutsäga saknade enheter i ett visst dokument.
World Knowledge for Reading Comprehension: Rare Entity Prediction with Hierarchical LSTMs Using External Descriptions
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}