تم استخدام شبكة الرسم العصبي الرسمية مؤخرا كأداة واعدة في مهمة الإجابة على السؤال المتعدد القفزات. ومع ذلك، فإن التحديثات غير الضرورية والإنشاءات الحافة البسيطة تمنع استخراج سبان إجابة دقيقة بطريقة أكثر مباشرة وتفسيرها. في هذه الورقة، نقترح نموذجا جد
يدا من الرسم البياني للسباق الأول (BFR-Graph)، والذي يقدم رسالة جديدة تمرير طريقة تتوافق بشكل أفضل مع عملية التفكير. في Bfr-Graph، يجب أن تبدأ رسالة المنطق من العقدة والسؤال إلى الجمل التالية عقدة هوب من القفزة حتى يتم تمرير جميع الحواف، والتي يمكن أن تمنع كل عقدة بشكل فعال من التعويض الزائد أو تحديث عدة مرات غير ضرورية وبعد لإدخال المزيد من الدلالات، نحدد أيضا الرسم البياني للمنطق كشركة بيانية مرجحة مع النظر في عدد كيانات الحدوث والمسافة بين الجمل. ثم نقدم طريقة أكثر مباشرة وتفسيرا لتجميع الدرجات من مستويات مختلفة من الحبيبات القائمة على GNN. على المتصدرين Hotpotqa، يحقق BFR-Graph المقترح على التنبؤ الحديث في الإجابة على التنبؤ.
