Cognitive Graph for Multi-Hop Reading Comprehension at Scale(ACL2019) 閱讀筆記及代碼解析

1.摘要 提出了一個新的CogQA框架來解決web文檔中的多跳問題。該框架以認知科學中的雙過程理論爲基礎，通過協調隱式提取模塊（系統1）和顯式推理模塊（系統2），在迭代過程中逐步構建認知圖。在給出準確答案的同時，我們的框架還提供了可解釋的推理路徑。具體地說，我們的1基於BERT和圖形神經網絡（GNN）的實現可以有效地處理HotpotQA-fullwiki數據集中的數百萬個多跳推理問題文檔 2.研究

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