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技术动态 | 揭开知识库问答 KB-QA 的面纱 9 · 非结构化知识源篇

​作者，四川大学博士生，刘大一恒。本文已经获得 ChatbotMagazine 公众号授权。
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☛ 非结构化的知识库——维基百科☛ 思路与模型（文档检索与文档理解；段落encoding、问题encoding与答案预测）☛ 实验与总结

如果你想寻找一个问题的答案，比如谢霆锋的出生年月，那么你可能会先去查看关于谢霆锋的百度百科 或者 维基百科，找到和出生年月相关的那一行信息，再提取答案。那么，我们能不能让机器也这样去回答问题呢？在我们前面讲到的文章中，我们都使用了结构化的知识库来回答问题，今天我们将介绍一种使用非结构化的知识库——维基百科作为知识源来进行KB-QA。

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技术动态 | 揭开知识库问答 KB-QA 的面纱 8 · 深度学习下篇（二）

作者，四川大学博士生，刘大一恒。本文已经获得 ChatbotMagazine 公众号授权。
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☛ 引入注意力机制的KB-QA

☛ 深度学习篇总结

在上一篇 技术动态 | 揭开知识库问答 KB-QA 的面纱 7 · 深度学习下篇（一）中我们介绍了关于如何将记忆网络应用到KB-QA中的文章。今天我们将给大家介绍另一篇使用深度学习另一种经典模型进行KB-QA的文章，带注意力机制的循环神经网络（Recurrent Neural Networks with Attention Mechanism）。这也是深度学习用于自然语言处理领域（Deep Learning for NLP）中相当火热的方法，就让我们一起来看看如何将它应用到KB-QA中吧。

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