To solve the text-based question and answering task that requires relational reasoning, it is necessary to memorize a large amount of information and find out the question relevant information from the memory. Most approaches were based on external memory and four components proposed by Memory Network. The distinctive component among them was the way of finding the necessary information and it contributes to the performance. Recently, a simple but powerful neural network module for reasoning called Relation Network (RN) has been introduced. We analyzed RN from the view of Memory Network, and realized that its MLP component is able to reveal the complicate relation between question and object pair. Motivated from it, we introduce which uses MLP to find out relevant information on Memory Network architecture. It shows new state-of-the-art results in jointly trained bAbI-10k story-based question answering tasks and bAbI dialog-based question answering tasks.


翻译:为了解决基于文本的问题和回答需要关联推理的任务,有必要记住大量的信息,并从记忆中找到与问题相关的信息。大多数方法基于外部记忆和记忆网络提出的四个组成部分。它们中的独特部分是寻找必要信息的方式,有助于业绩。最近,引入了一个简单而有力的推理神经网络模块,称为关系网络(RN)。我们从记忆网络的角度分析了RN,并意识到其 MLP组件能够揭示问题与对象之间的复杂关系。我们从中引入了MLP, 利用MLP来查找记忆网络结构的相关信息。它展示了联合培训的bAbI-10k故事问题回答任务和bAbI对话问题回答任务的新的最新结果。

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