質問文を論理形式に書き換える際に、デコーダーの出力を、論理演算子、対話文への参照、Knowledge Baseのエンティティータイプおよび述語タイプ、を別クラスとして扱い、論理演算子以外のクラスが推定された場合は、識別器やポインターネットワークで最終的な出力を推定する。対話文への参照はEntity Detectionモジュールを別に用意しJoint Learningを行う

CSQAデータセットにて、モジュール個別に学習する手法及びEnd2Endな手法と比較し、最終的な答えのF1で12ポイント以上上回る性能を示した。また、Entity Detectionモジュールにて、デコーダーで推定したエンティティータイプを使用することにより、全体の性能が9ポイント上昇しJoint Learningが有効であることを示した