17.3加入知识的文本增强

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混杂记忆
COREQA
TransDG
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混杂记忆¹: 记忆增强编解码器框架在自然语言生成任务中取得了很好的进展。这样的框架使解码器能够在生成过程中从记忆中检索。然而，不同记忆来源的内容通常是混杂格式的。在本研究中，我们提出一种新的注意机制，通过考虑记忆的异质性，鼓励解码器积极地与记忆互动。

该方法涉及生成的历史和记忆，明确地避免重复，并引入相关知识来丰富生成的句子。该方法能够有效地挖掘异构记忆，在保持给定答案信息高覆盖率的情况下生成可读且有意义的答案句。

COREQA²:生成答案在现实问答系统中是非常重要的，它需要获得一个正确的答案和一个连贯的自然回答。在本文中，我们提出了一个名为COREQA的端到端问答系统，该系统采用了序列到序列学习的方法，结合了复制和检索机制，在编码器-解码器框架内生成自然答案。具体来说，在COREQA中，自然答案中的语义单位(单词、短语和实体)从词汇表中动态预测，从给定的问题中复制和/或从相应的知识库中联合检索。

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