Published January 1, 2016
| Version v1
Publication
Open
Neural Generative Question Answering
- 1. Peking University
- 2. Huawei Technologies (Sweden)
Description
This paper presents an end-to-end neural network model, named Neural Generative Question Answering (GENQA), that can generate answers to simple factoid questions, based on the facts in a knowledge-base.More specifically, the model is built on the encoderdecoder framework for sequence-to-sequence learning, while equipped with the ability to enquire the knowledge-base, and is trained on a corpus of question-answer pairs, with their associated triples in the knowledge-base.Empirical study shows the proposed model can effectively deal with the variations of questions and answers, and generate right and natural answers by referring to the facts in the knowledge-base.The experiment on question answering demonstrates that the proposed model can outperform an embedding-based QA model as well as a neural dialogue model trained on the same data.
Translated Descriptions
⚠️
This is an automatic machine translation with an accuracy of 90-95%
Translated Description (Arabic)
تقدم هذه الورقة نموذج شبكة عصبية من طرف إلى طرف، يسمى الإجابة على الأسئلة التوليدية العصبية (GENQA)، والتي يمكن أن تولد إجابات لأسئلة واقعية بسيطة، بناءً على الحقائق في قاعدة المعرفة. وبشكل أكثر تحديدًا، تم بناء النموذج على إطار برنامج فك التشفير للتعلم من تسلسل إلى تسلسل، بينما تم تجهيزه بالقدرة على الاستفسار عن قاعدة المعرفة، ويتم تدريبه على مجموعة من أزواج الأسئلة والأجوبة، مع ما يرتبط بها من ثلاثة أضعاف في قاعدة المعرفة. تظهر الدراسة التجريبية أن النموذج المقترح يمكن أن يتعامل بفعالية مع اختلافات الأسئلة والأجوبة، ويولد إجابات صحيحة وطبيعية من خلال الإشارة إلى الحقائق في قاعدة المعرفة. توضح التجربة المتعلقة بالإجابة على الأسئلة أن النموذج المقترح يمكن أن يتفوق على نموذج ضمان الجودة القائم على التضمين بالإضافة إلى نموذج الحوار العصبي المدرب على نفس البيانات.Translated Description (French)
Cet article présente un modèle de réseau neuronal de bout en bout, appelé Neural Generative Question Answering (GENQA), qui peut générer des réponses à des questions factoïdes simples, basées sur les faits dans une base de connaissances. Plus précisément, le modèle est construit sur le cadre encodeur-décodeur pour l'apprentissage séquence à séquence, tout en étant équipé de la capacité d'interroger la base de connaissances, et est formé sur un corpus de paires question-réponse, avec leurs triplets associés dans la base de connaissances. Une étude empirique montre que le modèle proposé peut traiter efficacement les variations des questions et des réponses, et générer des réponses justes et naturelles en se référant aux faits dans la base de connaissances. L'expérience sur la réponse aux questions démontre que le modèle proposé peut surpasser un modèle d'assurance qualité basé sur l'intégration ainsi qu'un modèle de dialogue neuronal formé sur les mêmes données.Translated Description (Spanish)
Este documento presenta un modelo de red neuronal de extremo a extremo, llamado Neural Generative Question Answering (GENQA), que puede generar respuestas a preguntas factoides simples, basadas en los hechos en una base de conocimiento. Más específicamente, el modelo se basa en el marco del codificador-decodificador para el aprendizaje de secuencia a secuencia, mientras está equipado con la capacidad de indagar en la base de conocimiento, y está entrenado en un corpus de pares de preguntas-respuestas, con sus triples asociados en la base de conocimiento. El estudio empírico muestra que el modelo propuesto puede tratar eficazmente las variaciones de preguntas y respuestas, y generar respuestas correctas y naturales al referirse a los hechos en la base de conocimiento. El experimento de respuesta a preguntas demuestra que el modelo propuesto puede superar un modelo de control de calidad basado en incrustaciones, así como un modelo de diálogo neuronal entrenado en los mismos datos.Files
W16-0106.pdf.pdf
Files
(226 Bytes)
| Name | Size | Download all |
|---|---|---|
|
md5:5360980bad11bf9723da89687501effc
|
226 Bytes | Preview Download |
Additional details
Additional titles
- Translated title (Arabic)
- الإجابة على الأسئلة العصبية التوليدية
- Translated title (French)
- Réponse neuronale aux questions génératives
- Translated title (Spanish)
- Respuesta a preguntas generativas neuronales
Identifiers
- Other
- https://openalex.org/W2963546833
- DOI
- 10.18653/v1/w16-0106
References
- https://openalex.org/W1801721664
- https://openalex.org/W1894439495
- https://openalex.org/W1924770834
- https://openalex.org/W2127795553
- https://openalex.org/W2130942839
- https://openalex.org/W2157331557
- https://openalex.org/W2159640018
- https://openalex.org/W2170738476
- https://openalex.org/W2172140247
- https://openalex.org/W2186845332
- https://openalex.org/W2251289180
- https://openalex.org/W2584341106
- https://openalex.org/W2951008357
- https://openalex.org/W2952013107
- https://openalex.org/W2962883855
- https://openalex.org/W2964308564