记忆网络之open-domain QA 应用

记忆网络之open-domain QA 应用

前面两篇文章分别介绍了Memory Networks和End-To-End MemNN两种模型，但是都是基于bAbI数据集进行的介绍，更像是一种阅读理解式的任务，也就是给定一段文字和一个问题，从中找出答案。然而平时遇到的QA任务，往往并不会给定一段材料和问题，而是直接给一个问题需要给出答案，那么这种情况下应该如何使用记忆网络的模型来解决呢？我们这次结合两篇论文来介绍一下MemNN如何迁移到开放域的QA问题上。

首先说一下上面所提出的问题，如何在只有Question的时候直接回答呢？这里需要引入知识库（Knowledge Bases， KBS）的概念，其实在Memory Networks兴起之前，传统的QA都是通过知识库进行检索或者信息抽取等方式进行建模的（这个有时间应该也会专门研究一下，这里先不进行引申）。所谓知识库，其实就是将互联网上的信息经过专家人工提取和构造，以三元组的形式存储下来（subject， relationship， object），是一种非常结构化的信息，比较知名的有FreeBase。有了知识库，那么给定一个问题我们自然可以进行检索记忆并作出回答。那么Memory Network的优点是什么呢相比传统方法，因为问题往往是以自然语言的方式提出，而知识库是高度结构化的组织，所以如何进行检索或者信息抽取其实是一个很困难的工作，所以就引入了深度学习==另外还有一个问题就是，前面所提到的Memory Network记忆的都是一个相对较小的文档存储起来，那么面对KB这么庞大的知识库应该如何解决内存容量问题呢？下面我们进行探索。

Large-scale Simple Question Answering with Memory Networks

第一篇要介绍的是Facebook在15年6月份发表的论文“Large-scale Simple Question Answering with Memory Networks”，作者是Bordes（之前他还发过一篇Qu