End-to-end neural modeller har gjort betydande framsteg i fråga svar, men färska studier visar att dessa modeller implicit antar att svaret och bevis verkar nära tillsammans i ett enda dokument. I detta arbete föreslår vi Corse-grain Fine-grain Coattention Network (CFC), en ny modell för svar på frågor som kombinerar information från bevis över flera dokument. CFC består av en grovkornsmodul som tolkar dokument med avseende på frågan sedan finner ett relevant svar, och en finkornig modul som poängsätter varje kandidat svar genom att jämföra dess förekomster över alla dokument med frågan. Vi designar dessa moduler med hjälp av hierarkier av rockhållning och selfattention, som lär sig att betona olika delar av inmatningen. På Qangaroo WikiHop multi-evidence-fråga svar uppgift, CFC får en ny state-of-the-art resultat av 70,6% på blind testet uppsättning, överträffar den tidigare bäst med 3% noggrannhet trots att inte använda pretränade kontextuella kodare.
I REF presenteras vidare ett nätverk för sammanhållet finkornigt finkornigt material som kombinerar information från bevis över flera dokument för att besvara frågor.
Coarse-grain Fine-grain Coattention Network for Multi-evidence Question Answering
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}