基于注意力的字符级问答
计算与语言
2016-06-07 v4 人工智能
机器学习
摘要
我们展示了字符级编码器-解码器框架可成功应用于基于结构化知识库的问答。我们将我们的模型用于单关系问答，并在SimpleQuestions数据集（Bordes等人，2015）上证明了我们方法的有效性，其中我们将最先进准确率从63.9%提升至70.9%，且未使用集成。重要的是，我们的字符级模型参数比等效词级模型少16倍，与依赖数据增强的先前工作相比，可用显著更少的数据学习，并且对测试中的新实体具有鲁棒性。
引用
@article{arxiv.1604.00727,
title = {Character-Level Question Answering with Attention},
author = {David Golub and Xiaodong He},
journal= {arXiv preprint arXiv:1604.00727},
year = {2016}
}