ブログではないですスマートフォン用の表示で見るブログではないですブログでなくはないですこの広告は、90日以上更新していないブログに表示しています。他タスクの手がかりとしてKBを使う、という発想自体がこの研究の新規性というわけではないが実際にNNベースでそれをやっている研究を読んだのは初なので読んでみた。KBとしてFreeBaseを使ってKBのエンティティから解答候補を選ぶモデルになっているが、そもそも解答がKBに無いような場合はどうするんだろう。どのKBを使うかも含めての無差別級的な評価が普通なんだろうか?提案モデルの概要図は以下。tripleの集合の形で与えられる。APIから出来るらしい)、そこから2-hop以内で辿れるentityのみを解答候補とする。)を用意しており、concatするわけではなくattentionもそれぞれのaspectについて計算したものを最後に足す方式。論文としてのメインは下図のCross-Attention。mechanismを参考にしたとか。ペアに対するスコアとなる。得るわけだが、その際の質問文を表すベクトルは単純に各タイムステップの隠れ層の平均を取る。attentionだけで良くない?)という気もする。訓練時は正例1つと、解答候補中からk個負例を選んでヒンジロスを取る。質問文のトピックによってはそもそも解答候補がk個もない場合もあるので、その場合はランダムに他のトピックまで解答候補を拡張。テストの際、解答が1つとは限らないのでスコアがマージンを超えたentityのセットを解答とする。TransEについても同様にヒンジロスを目的関数とする。