Temporal grindar spelar en viktig roll i moderna recidiverande baserade neural kodare, vilket möjliggör finkornig kontroll över rekursiva kompositionsoperationer över tiden. I återkommande modeller som det långsiktiga korttidsminnet (LSTM) kontrollerar tidsgrindarna mängden information som behålls eller kastas över tiden, och spelar inte bara en viktig roll för att påverka de inlärda representationerna utan fungerar också som ett skydd mot försvinnande gradienter. Detta dokument utforskar idén om att lära sig timliga portar för sekvenspar (fråga och svar), gemensamt påverka de inlärda representationerna på ett parmässigt sätt. I vårt tillvägagångssätt lär vi oss timliga portar via 1D-konvolutionella skikt och sedan korsas genom frågor och svar för gemensamt lärande. Empiriskt visar vi att denna begreppsmässigt enkla delning av tidsgrindarna kan leda till konkurrenskraftiga resultat över flera riktmärken. Intuitivt, vad vårt nätverk uppnår kan tolkas som lärande representationer av frågor och svar par som är medvetna om vad varandra minns eller glömmer, dvs parvis temporal gating. Genom omfattande experiment visar vi att vår föreslagna modell uppnår toppmodern prestanda på två communitybaserade QA-datauppsättningar och konkurrenskraftiga prestanda på en faktaoidbaserad QA-datauppsättning.
REF införde tidsgrindar för sekvenspar så att frågor och svar är medvetna om vad varandra minns eller glömmer.
Cross Temporal Recurrent Networks for Ranking Question Answer Pairs
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}