論文淺嘗 | BAG：面向多跳推理問答得雙向 Attention 實體圖卷積網絡

論文筆記整理：譚亦鳴，東南大學博士生，研究興趣：知識圖譜問答 來源：NAACL 2019 鏈接：https://www.aclweb.org/anthology/N19-1032/         實現多跳推理問答需要模型能夠充分理解文本和 query 之間的關係，本文提出了一種雙向注意力實體圖卷積網絡(BAG)，該方法利用實體圖中的節點及實體圖與query之間的attention信息處理上述推理

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