Fragegerichteter Graph-Attention-Netzwerk für numerische Schlussfolgerung über Text

Numerisches Schließen aus Texten, beispielsweise Addition, Subtraktion, Sortierung und Zählen, stellt eine anspruchsvolle Aufgabe im Bereich des maschinellen Leseverstehens dar, da sowohl ein tiefes Verständnis natürlicher Sprache als auch arithmetische Berechnungen erforderlich sind. Um dieser Herausforderung zu begegnen, schlagen wir eine heterogene Graphendarstellung für den Kontext aus Passage und Frage vor, die für solche Schlussfolgerungen notwendig ist, und entwickeln ein frageorientiertes Graph-Attention-Netzwerk, das mehrschrittiges numerisches Schließen über diesen Kontextgraphen ermöglicht. Der Code ist unter folgendem Link verfügbar: https://github.com/emnlp2020qdgat/QDGAT