論文の概要: SPARQA: Skeleton-based Semantic Parsing for Complex Questions over
Knowledge Bases
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.13956v1
- Date: Tue, 31 Mar 2020 05:12:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-18 00:02:34.082030
- Title: SPARQA: Skeleton-based Semantic Parsing for Complex Questions over
Knowledge Bases
- Title(参考訳): SPARQA:知識ベースに関する複雑な質問に対する骨格に基づく意味解析
- Authors: Yawei Sun, Lingling Zhang, Gong Cheng, Yuzhong Qu
- Abstract要約: 本稿では,複雑な質問の高次構造を表現するために,新しいスケルトン文法を提案する。
BERTをベースとしたパースアルゴリズムを用いたこの厳密な形式化は、下流の微細なセマンティック解析の精度を向上させるのに役立つ。
このアプローチは、いくつかのデータセットで有望なパフォーマンスを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 27.343078784035693
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Semantic parsing transforms a natural language question into a formal query
over a knowledge base. Many existing methods rely on syntactic parsing like
dependencies. However, the accuracy of producing such expressive formalisms is
not satisfying on long complex questions. In this paper, we propose a novel
skeleton grammar to represent the high-level structure of a complex question.
This dedicated coarse-grained formalism with a BERT-based parsing algorithm
helps to improve the accuracy of the downstream fine-grained semantic parsing.
Besides, to align the structure of a question with the structure of a knowledge
base, our multi-strategy method combines sentence-level and word-level
semantics. Our approach shows promising performance on several datasets.
- Abstract(参考訳): 意味解析は、自然言語の質問を知識ベース上の正式なクエリに変換する。
既存のメソッドの多くは、依存関係のような構文解析に依存している。
しかし、そのような表現的形式化の正確さは、長い複雑な問題では満足できない。
本稿では,複雑な質問の高次構造を表現するための新しいスケルトン文法を提案する。
BERTをベースとしたパースアルゴリズムを用いたこの厳密な形式化は、下流の微細なセマンティック解析の精度を向上させるのに役立つ。
さらに,質問の構造を知識ベースの構造と整合させるために,文レベルと単語レベルのセマンティクスを組み合わせた多戦略手法を提案する。
このアプローチは、いくつかのデータセットで有望なパフォーマンスを示す。
関連論文リスト
- Semantic Parsing for Question Answering over Knowledge Graphs [3.10647754288788]
本稿では,知識グラフ上での質問応答のためのグラフ・ツー・セグメンテーション・マッピングを用いた新しい手法を提案する。
この手法は、これらの発話を解釈するための重要なアプローチである意味解析に焦点を当てている。
我々のフレームワークはルールベースとニューラルベースを組み合わせて意味セグメントのシーケンスを解析・構築する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-01T20:45:06Z) - HPE:Answering Complex Questions over Text by Hybrid Question Parsing and
Execution [92.69684305578957]
テキストQAにおける質問解析と実行の枠組みを提案する。
提案したフレームワークは、トップダウンの質問パースとして、ボトムアップの回答バックトラックとみなすことができる。
MuSiQue,2WikiQA,HotpotQA,およびNQに関する実験により,提案した解析およびハイブリッド実行フレームワークが,教師付き,少数ショット,ゼロショット設定における既存のアプローチより優れていることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-12T22:37:06Z) - From Parse-Execute to Parse-Execute-Refine: Improving Semantic Parser
for Complex Question Answering over Knowledge Base [11.72232145568396]
KoPLは、複雑なKBQAにおける最先端技術を達成するための推論プロセスを明示的にモデル化するために提案されている。
このような単純な戦略は複雑な推論の能力を大幅に向上させることができることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-05T08:20:09Z) - Knowledge Base Question Answering by Case-based Reasoning over Subgraphs [81.22050011503933]
本モデルでは,既存のKG補完アルゴリズムよりも複雑な推論パターンを必要とする問合せに対して,より効果的に答えることを示す。
提案モデルは、KBQAベンチマークの最先端モデルよりも優れているか、競合的に動作する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-22T01:34:35Z) - Analyzing Semantics of Aggregate Answer Set Programming Using
Approximation Fixpoint Theory [1.295566630218982]
三項満足関係の概念を導入し、その観点から安定した意味論を定義する。
3次満足度関係は,標準ゲルフォンド・リフシッツレダクトと,AFTの枠組みで定義された安定意味論のギャップを橋渡しすることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-30T07:06:27Z) - Hierarchical Poset Decoding for Compositional Generalization in Language [52.13611501363484]
出力が部分的に順序付けられた集合(命題)である構造化予測タスクとして人間の言語理解を形式化する。
現在のエンコーダ・デコーダアーキテクチャは意味論のポーズ構造を適切に考慮していない。
本稿では,言語における合成一般化のための新しい階層型ポーズデコーディングパラダイムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-15T14:34:26Z) - Pareto Probing: Trading Off Accuracy for Complexity [87.09294772742737]
我々は,プローブの複雑性と性能の基本的なトレードオフを反映したプローブ計量について論じる。
係り受け解析による実験により,文脈表現と非文脈表現の統語的知識の幅広いギャップが明らかとなった。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-05T17:27:31Z) - A Comparative Study on Structural and Semantic Properties of Sentence
Embeddings [77.34726150561087]
本稿では,関係抽出に広く利用されている大規模データセットを用いた実験セットを提案する。
異なる埋め込み空間は、構造的および意味的特性に対して異なる強度を持つことを示す。
これらの結果は,埋め込み型関係抽出法の開発に有用な情報を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-23T15:45:32Z) - Syn-QG: Syntactic and Shallow Semantic Rules for Question Generation [49.671882751569534]
我々は、宣言文を質問応答対に変換する透明な統語規則であるSynQGを開発した。
PropBankの引数記述とVerbNet状態述語を利用して、浅いセマンティックコンテンツを組み込む。
文法的不正確な質問を排除し,構文の流布性を改善するために,これらの構文規則のアウトプットを逆翻訳する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-18T19:57:39Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。