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本文提出了一個新的多粒度閱讀理解框架，并且在NQ數據集上驗證了其有效性。我們利用文檔自身的層次結構特性，以四個粒度建模文檔，并且同時考慮NQ中兩個粒度答案的依賴關系。實驗結果表明我們提出的方法是非常有效的，并且相比現有方法有了大幅度的提升。

整體系統架構，所有文檔片段被獨立的輸入到模型中，最后匯總之后得到答案 我們針對這種NQ數據集提出了一個新的框架，整體系統架構如圖3所示，我們將問題以及文檔的每個片段獨立的輸入到模型中，通過BERT編碼器進行編碼，得到問題和文檔片段的初步表示，然后用我們提出的圖編碼器用得到的表示進一步建模，最終得到一系列結構化的表示，匯總到答案選擇模塊得到答案。

【導讀】2020 年 2 月 7 日-2 月 12 日，AAAI 2020 在美國紐約舉辦。Michael Galkin撰寫了AAAI2020知識圖譜論文相關研究趨勢包括：KG-Augmented語言模型，異構KGs中的實體匹配，KG完成和鏈路預測，基于kg的會話人工智能和問題回答，包括論文，值得查看！

Hiroaki Hayashi, Zecong Hu, Chenyan Xiong, Graham Neubig: Latent Relation Language Models. AAAI 2020

• 潛在關系語言模型：本文提出了一種潛在關系語言模型(LRLMs)，這是一類通過知識圖譜關系對文檔中詞語的聯合分布及其所包含的實體進行參數化的語言模型。該模型具有許多吸引人的特性:它不僅提高了語言建模性能，而且能夠通過關系標注給定文本的實體跨度的后驗概率。實驗證明了基于單詞的基線語言模型和先前合并知識圖譜信息的方法的經驗改進。定性分析進一步證明了該模型的學習能力，以預測適當的關系在上下文中。

論文題目： Learning Contextualized Document Representations for Healthcare Answer Retrieval

摘要： 我們提出了上下文文檔向量(CDV)，這是一種分布式的文檔表示，用于從較長的醫療文檔中有效地檢索答案。我們的方法基于來自自由文本和醫療分類法的實體和方面的結構化查詢元組。我們的模型利用具有分層LSTM層和多任務訓練的雙重編碼器體系結構來編碼臨床實體的位置和方面。我們使用連續表示來解決具有短延遲的查詢，在句子級使用近似近鄰搜索。我們使用CDV模型從網上9個英語公共衛生資源中檢索連貫的回答段落，面向患者和醫療專業人員。由于沒有適用于所有應用程序場景的端到端訓練數據，我們使用來自Wikipedia的自監督數據來訓練我們的模型。我們證明，我們的廣義模型顯著地優于幾個最先進的衛生醫療基準，并且能夠適應不需要額外微調的異構領域。

論文題目： Learning Conceptual-Contextual Embeddings for Medical Text

論文摘要：

對于自然語言理解任務來說，外部知識通常是有用的。本文介紹了一個上下文文本表示模型，稱為概念上下文(CC)嵌入，它將結構化的知識合并到文本表示中。與實體嵌入方法不同，文中提到的方法將知識圖編碼到上下文模型中。就像預先訓練好的語言模型一樣，CC嵌入可以很容易地在廣泛的任務中重用。模型利用語義泛化，有效地編碼了龐大的UMLS數據庫。電子實驗健康記錄(EHRs)和醫療文本處理基準表明，而使得模型大大提高了監督醫療NLP任務的性能。