论文名：APPLYING DEEP LEARNING TO ANSWER SELECTION:
A STUDY AND AN OPEN TASK
作者来自IBM Watson 团队
思路
将QA问题转换为 Text matching和text selection 的问题。该模型中，存在问题q，和候选答案集合A，目标是对与问题q，从集合A中选择最合适的答案a。
问题q会和集合A中的每个答案a进行相关性计算，最后得分最高的答案a会被选中。
模型不能够对需要推理的问题进行回答。
模型结构
HL是一个非线性变换g(W*x+b)，P是maxpooling，T是tanh激活函数。问题Q和答案A分别通过模型，得到两个向量。最后计算两个向量的余弦距离。
模型中，Q与A共用HL变化和CNN网络模型参数。
模型训练：
训练过程最小化ranking loss。具体做法是：
训练模型时每个样本包括问题Q，正确回答A+和错误回答A-。分别计算余弦距离cos（Q，A+）与cos（Q，A-）。当满足cos（Q，A+）- cos（Q，A-） < m 时，m为一阈值，说明模型不能够将A+ 答案排在足够靠前，那么进行权重更新。如果cos（Q，A+）- cos（Q，A-） >= m，不需要更新模型，更换A-回答，直到cos（Q，A+）- cos（Q，A-） < m。
为了减少运算时间，需要设置最大重选A-次数，论文中设置为50。
模型实现
参见52NLP文章