論文淺嘗 | 利用知識-意識閱讀器改進的不完整知識圖譜問答方法

論文筆記整理：譚亦鳴，東南大學博士生，研究方向爲知識庫問答。 來源：ACL2019 鏈接：https://www.aclweb.org/anthology/P19-1417/         本文提出了一種融合不完整知識圖譜與文檔集信息的end2end問答模型，旨在利用結構化的實體，邊緣信息（來自問題對應的知識子圖）幫助理解非結構化的文檔信息（來自檢索），從而獲得融合的問答證據，用於答案的預測。在

>>阅读原文<<