I detta dokument föreslår vi konvolutionella neurala nätverk för att lära sig en optimal representation av frågor och svar meningar. Deras huvudsakliga aspekt är användningen av relationsinformation som ges av matchningar mellan ord från de två medlemmarna i paret. Matcherna är kodade som inbäddningar med ytterligare parametrar (dimensioner), som är stämda av nätverket. Dessa möjliggör bättre fånga interaktioner mellan frågor och svar, vilket resulterar i en betydande ökning av noggrannheten. Vi testar våra modeller på två allmänt använda svar mening val riktmärken. Resultaten visar tydligt hur effektiv vår relationsinformation är, vilket gör det möjligt för vårt relativt enkla nätverk att närma sig den senaste tekniken.
Savern m.fl. Ref föreslog att CNN skulle antas för att lära sig en optimal representation av fråge- och svarsfraser.
Modeling Relational Information in Question-Answer Pairs with Convolutional Neural Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}