利用上下文信息增强简单问答
计算与语言
2019-05-07 v1 人工智能
摘要
随着知识库（KBs）的快速发展，基于知识库的问答（QA）已成为研究热点。本文提出两种框架（即流水线框架、端到端框架）以专注于回答单关系事实型问题。在两种框架中，我们研究了上下文信息（如实体的显著类型、出度）对问答质量的影响。在端到端框架中，我们结合字符级编码与自注意力机制，使用权重共享与多任务策略来提升问答准确率。实验结果表明，无论流水线框架还是端到端框架，上下文信息均能取得更优的简单问答结果。此外，我们发现端到端框架在准确率方面取得了与最先进方法相竞争的结果，且耗时远短于它们。
引用
@article{arxiv.1905.01995,
title = {Using Context Information to Enhance Simple Question Answering},
author = {Lin Li and Mengjing Zhang and Zhaohui Chao and Jianwen Xiang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1905.01995},
year = {2019}
}
备注
under review World Wide Web Journal