DAGN: Discourse-Aware Graph Network for Logical Reasoning

来源：arXiv 2103.14349v1
任务：LogiQA 的任务（我觉得和 MRC 也没啥区别，只有一轮的 QA 不就是 MRC 吗
方法：（2）是主体结构，拼接 context question option 得到表示。中间加了一个 Graph Reasoning，是把文本按照各种“有逻辑的连词”以及标点，切分成多个 discourse unit，边就分成“连词”和“标点”两类，用一个简化的 GAT 做 reasoning。在（3）这部分是组合之前得到的信息，他画的不太清楚，说 the variant-length encoded context sequence, question-and-option sequence are pooled via weighted summation wherein the weights are softmax results of a linear transformation of the sequence, resulting in single feature vectors separately。我也没有很理解， context 和 discourse embedding 都只是作为加权 question 和 option 的 weight 了吗？这里的加权是直接对 question 和 option 里面的所有词加权吗？我没看明白
思考：这种用“连词”作为推断的基，感觉跟还挺有道理的，不过与关系推断就没什么相关性了。