قراءة الوثائق مباشرة والقدرة على الإجابة على الأسئلة منها هي تحدي غير مُحَلّ حتى الآن. لتجنب صعوبتها المتأصلة، تم توجيه إجابات الأسئلة (QA) نحو استخدام قواعد البيانات المعرفية (KBs)، والتي أثبتت فعاليتها. ومع ذلك، غالبًا ما تعاني قواعد البيانات المعرفية من كونها محدودة جدًا، حيث لا يمكن للهيكل الداعم لها أن يدعم أنواعًا معينة من الإجابات، وكذلك من ندرتها، مثل أن ويكيبيديا تحتوي على معلومات أكثر بكثير من Freebase. في هذا العمل، نقدم طريقة جديدة تُدعى شبكات الذاكرة المفتاح-القيمة (Key-Value Memory Networks)، التي تجعل قراءة الوثائق أكثر قابلية للتنفيذ من خلال استخدام ترميزات مختلفة في مراحل التخاطب والخرج عند عملية قراءة الذاكرة. لمقارنة استخدام قواعد البيانات المعرفية واستخراج المعلومات أو وثائق ويكيبيديا مباشرة في إطار عمل واحد، نقوم ببناء أداة تحليلية تُدعى WikiMovies، وهي مجموعة بيانات لإجابات الأسئلة تحتوي على النص الخام إلى جانب قاعدة بيانات معرفية معالجة مسبقًا في مجال الأفلام. طريقتنا تقضي على الفجوة بين جميع الثلاثة السياقات. كما أنها حققت أفضل النتائج الحالية على مقاييس WikiQA القياسية.