単一関係の質問応答のための意味解析

私たちは、オープンドメインの質問応答（QA）のための意味的類似性に基づく意味解析フレームワークを開発します。単一関係の質問に焦点を当て、それぞれの質問をエンティティの言及と関係パターンに分解します。畳み込みニューラルネットワークモデルを使用して、エンティティの言及と知識ベース（KB）のエンティティとの類似性、関係パターンとKBの関係との類似性を測定します。これらの尺度を使用してKB内の関係三重項にスコアを付け、質問に答えるために最もスコアが高い関係三重項を選択します。オープンドメインのQAタスクで評価したところ、私たちの手法は従来のアプローチと比較して、異なるリコールポイントにおいて高い精度を達成し、F1を7ポイント向上させることができます。