その際に、出力文と入力文のそれぞれの単語(列)が概ね対応している翻訳と違って質問応答では候補エンティティがそもそも正解でない場合、アテンションの重みの総和は1になるようになっているけどどこに注目すれば良いのさ?という問題が起きる。アテンション候補を作っている。(理解が合っているかちょっと自信ない。10%ほど上昇(72.0%)。ACL'16]Hermannらのモデルのちょっとした改良によるSOTAと、データセットの詳細な分析。結論としてはこのデータセット微妙じゃないか?というもの。termを用いてアテンションを取っている。2つの文の関係の強さをモデリングするのに重み付け和を取るのは不自然な感じがあったのでこの変更には納得感。75.8%)を達成しているとの結論。この研究を境にこのデータセット使った研究があまり見られなくなってる・・・。似たデータセットの作成についての話が中心。分けて、回答候補のタイプを揃えていること。ハードアテンションを用いるのが効くとか。RNNなりでエンコードするようが自然に思えることから正直個人的には後者のほうが好きなのだけれどどうして前者が比較的持て囃されているのだろう。今回のタスクで1文中に回答候補が複数出現した時のように,1文中の別々の事柄について別なメモリとして持てる事が嬉しい場合が多い、ということなのだろうか。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。