إيجاد كائن الذاكرة المرتبط (ReMO): معمارية عصبية بسيطة للاستدلال النصي

لحل مهمة السؤال والإجابة القائمة على النص والتي تتطلب الاستدلال العلائقي، من الضروري تخزين كمية كبيرة من المعلومات والعثور على المعلومات ذات الصلة بالسؤال من الذاكرة. كانت معظم الأساليب تستند إلى الذاكرة الخارجية وأربعة مكونات اقترحتها شبكة الذاكرة (Memory Network). كان المكون المميز بينها هو طريقة العثور على المعلومات اللازمة، وهو ما يساهم في الأداء. مؤخرًا، تم تقديم وحدة عصبية بسيطة ولكن قوية للاستدلال تُعرف بشبكة العلاقات (Relation Network - RN). قمنا بتحليل RN من وجهة نظر شبكة الذاكرة، وتوصلنا إلى أن مكون الشبكة العصبية متعددة الطبقات (MLP) قادر على الكشف عن العلاقة المعقدة بين السؤال وزوج الكائنات. مستوحىً من هذا، نقدم استخدام MLP لاكتشاف المعلومات ذات الصلة في هندسة شبكة الذاكرة. وقد أظهرت هذه الطريقة نتائج جديدة رائدة في مهام السؤال والإجابة القائمة على القصص والحوارات في مجموعة بيانات bAbI-10k المشتركة.