論文の概要: Connecting the Dots: A Knowledgeable Path Generator for Commonsense Question Answering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.00691v2
• Date: Sat, 19 Sep 2020 16:38:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-07 11:39:50.298813
• Title: Connecting the Dots: A Knowledgeable Path Generator for Commonsense Question Answering
• Title（参考訳）: ドットをつなぐ:コモンセンス質問応答のための知識可能なパス生成器
• Authors: Peifeng Wang, Nanyun Peng, Filip Ilievski, Pedro Szekely, Xiang Ren
• Abstract要約: 本稿では、一般的な共通センスQAフレームワークを、知識のあるパスジェネレータで拡張する。 KGの既存のパスを最先端の言語モデルで外挿することで、ジェネレータはテキスト内のエンティティのペアを動的で、潜在的に新しいマルチホップリレーショナルパスに接続することを学びます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.72473345911147
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Commonsense question answering (QA) requires background knowledge which is not explicitly stated in a given context. Prior works use commonsense knowledge graphs (KGs) to obtain this knowledge for reasoning. However, relying entirely on these KGs may not suffice, considering their limited coverage and the contextual dependence of their knowledge. In this paper, we augment a general commonsense QA framework with a knowledgeable path generator. By extrapolating over existing paths in a KG with a state-of-the-art language model, our generator learns to connect a pair of entities in text with a dynamic, and potentially novel, multi-hop relational path. Such paths can provide structured evidence for solving commonsense questions without fine-tuning the path generator. Experiments on two datasets show the superiority of our method over previous works which fully rely on knowledge from KGs (with up to 6% improvement in accuracy), across various amounts of training data. Further evaluation suggests that the generated paths are typically interpretable, novel, and relevant to the task.
• Abstract（参考訳）: commonsense question answering (qa) は、与えられた文脈で明示的に記述されていない背景知識を必要とする。 先行研究では、この知識を推論するためにコモンセンス知識グラフ(KG)を使用していた。 しかし、これらのkgに完全に依存することは、その範囲と知識の文脈依存を考慮すると十分ではないかもしれない。 本稿では,一般的な共通センスQAフレームワークを知識のある経路生成器で拡張する。 kg内の既存のパスを最先端言語モデルで推定することで、テキスト中の2つのエンティティを動的かつ潜在的に新しいマルチホップ関係パスと接続することを学びます。 このようなパスは、パスジェネレータを微調整することなく、常識的な問題を解くための構造化された証拠を提供することができる。 2つのデータセットにおける実験は、さまざまなトレーニングデータに対して、kgs(最大6%の精度向上)からの知識を十分に依存する、以前の作業よりも優れた方法を示している。 さらに評価すると、生成されたパスは一般的に解釈可能で、新規であり、そのタスクに関連があることが示唆される。

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