论文浅尝 | BAG：面向多跳推理问答得双向 Attention 实体图卷积网络

论文笔记整理：谭亦鸣，东南大学博士生，研究兴趣：知识图谱问答 来源：NAACL 2019 链接：https://www.aclweb.org/anthology/N19-1032/         实现多跳推理问答需要模型能够充分理解文本和 query 之间的关系，本文提出了一种双向注意力实体图卷积网络(BAG)，该方法利用实体图中的节点及实体图与query之间的attention信息处理上述推理

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