Question Answering with Subgraph Embedding
Question Answering with Subgraph Embedding 總結 文章提出一個將問題、候選答案映射到低維稠密向量，然後計算其關聯程度評分，通過排序確定最後 的答案。訓練的過程是一個多任務訓練過程，不僅使利用<問題、答案>對，也使用相同意思的問題對， 來豐富詞向量信息。 候選答案的獲取 首先從問題中匹配出一個主題實體 策略1：僅僅考慮與主題實體距離一跳以內的實體(有些問題的
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