التعلم العميق لاختيار جملة الإجابة

اختيار جملة الإجابة هو مهمة تحديد الجمل التي تحتوي على إجابة للسؤال المعطى. تعد هذه المشكلة مهمة بحد ذاتها وكذلك في السياق الأوسع لأسئلة الإجابة المفتوحة. نقترح نهجًا جديدًا لحل هذه المهمة من خلال استخدام التمثيلات الموزعة، ونتعلم مطابقة الأسئلة مع الإجابات بالنظر إلى ترميزها الدلالي (semantic encoding). هذا يختلف عن الأعمال السابقة في هذا المجال، والتي تعتمد عادةً على تصنيفات تتضمن عددًا كبيرًا من الخصائص النحوية والدلالية المصممة يدويًا ومصادر خارجية مختلفة. لا يتطلب نهجنا أي هندسة للخصائص ولا يشمل بيانات لغوية متخصصة، مما يجعل هذا النموذج قابلًا للتطبيق بسهولة على مجموعة واسعة من المجالات واللغات. تظهر النتائج التجريبية على مجموعة بيانات معيارية من TREC أن نموذجنا---رغم بساطته---يحقق أداءً مكافئ لأفضل الأداء الحالي في مهمة اختيار جملة الإجابة.