1. 论文研读笔记

1.1 研究动机

本文是唐杰老师组在ACL2019上的一篇长文。本文针对机器阅读现在的三个挑战:推理能力,可解释性和规模性,论文基于Dual process theory设计了Cognitive Graph QA架构,来实现多跳的阅读理解。下图可以简单展示本文的多跳阅读的概念:
ACL 19 论文阅读---Cognitive Graph for Multi-Hop Reading Comprehension at Scale (待完善)

1.2 研究方法

本文的核心架构如下,系统1在抽取与问题相关的实体并编码语义向量,系统2利用图神经网络在Cognitive Graph上进行推理计算.
ACL 19 论文阅读---Cognitive Graph for Multi-Hop Reading Comprehension at Scale (待完善)
算法流程伪代码:
ACL 19 论文阅读---Cognitive Graph for Multi-Hop Reading Comprehension at Scale (待完善)

1.3 实验结果

从实验上看,CongQA达到了HotpotQA 数据集的STOA
ACL 19 论文阅读---Cognitive Graph for Multi-Hop Reading Comprehension at Scale (待完善)

1.4 个人点评

(待续)

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