Vi föreslår en ny neural uppmärksamhet arkitektur för att ta itu med maskinförståelse uppgifter, såsom att besvara Cloze-stil frågor med avseende på ett dokument. Till skillnad från tidigare modeller, vi inte kollapsar frågan i en enda vektor, istället använder vi en iterativ alternerande uppmärksamhetsmekanism som tillåter en finkornig undersökning av både frågan och dokumentet. Vår modell överträffar toppmoderna baslinjer i standardriktmärken för maskinförståelse såsom CNN-nyhetsartiklar och CBT-data (Children's Book Test).
REF introducerade en iterativ neural uppmärksamhet modell och tillämpade den till kloze-stil maskinförståelse uppgifter.
Iterative Alternating Neural Attention for Machine Reading
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}