<div>Hi Adapters,</div><div><br></div><div>In our weekly seminar today, I'll give a talk on my paper "Knowledge Base Question Answering via Encoding of Complex Query Structures" accepted in EMNLP 2018.</div><div>The goal of KBQA is to answer natural language questions which ask existing facts of some specific entities in the knowledge base. We attempt to solve the KBQA problem in a more complex scenario, where multiple entities and relations are involved in one question. In this work, we encode the complex query structure of a question into a uniform vector representation, and thus successfully capture the interactions between individual semantic components within a complex <span class="fontstyle0">question. Experimental results on multiple KBQA datasets proved the effectiveness of our approach.</span></div><div><br></div><div>Time: Sept 12nd, 5pm (Wed, <b>today</b>)</div><div>Venue: Room 3-517A </div><div><br></div><div>See you there!</div><div><br></div><div>Best,</div><div>Kangqi</div><div><div style="color:#909090;font-family:Arial Narrow;font-size:12px">------------------</div><div style="font-size:14px;font-family:Verdana;color:#000;"><font color="#808080"><div>Kangqi Luo, PhD Candidate</div><div>ADAPT Lab, Department of Computer Science</div><div>SEIEE 3-341, Shanghai Jiao Tong University,</div><div>No. 800 Dongchuan Road, Shanghai, China</div></font></div></div><div> </div>