論文の概要: Leveraging Semantic Parsing for Relation Linking over Knowledge Bases

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.07726v1
• Date: Wed, 16 Sep 2020 14:56:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-17 23:02:13.707075
• Title: Leveraging Semantic Parsing for Relation Linking over Knowledge Bases
• Title（参考訳）: 知識ベース上の関係リンクのための意味解析の活用
• Authors: Nandana Mihindukulasooriya, Gaetano Rossiello, Pavan Kapanipathi, Ibrahim Abdelaziz, Srinivas Ravishankar, Mo Yu, Alfio Gliozzo, Salim Roukos and Alexander Gray
• Abstract要約: 本稿では,AMRを用いた意味解析と遠隔監視を利用した関係リンクフレームワークであるSlingを提案する。 Slingは複数の関係リンクアプローチを統合し、言語的手がかり、豊かな意味表現、知識ベースからの情報などの補完的な信号をキャプチャする。 QALD-7, QALD-9, LC-QuAD 1.0という3つのKBQAデータセットを用いた関係リンク実験により, 提案手法が全てのベンチマークで最先端の性能を達成することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 80.99588366232075
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Knowledgebase question answering systems are heavily dependent on relation extraction and linking modules. However, the task of extracting and linking relations from text to knowledgebases faces two primary challenges; the ambiguity of natural language and lack of training data. To overcome these challenges, we present SLING, a relation linking framework which leverages semantic parsing using Abstract Meaning Representation (AMR) and distant supervision. SLING integrates multiple relation linking approaches that capture complementary signals such as linguistic cues, rich semantic representation, and information from the knowledgebase. The experiments on relation linking using three KBQA datasets; QALD-7, QALD-9, and LC-QuAD 1.0 demonstrate that the proposed approach achieves state-of-the-art performance on all benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 知識ベース質問応答システムは関係抽出とリンクモジュールに大きく依存する。 しかし、テキストから知識ベースへ関係を抽出・関連付ける作業は、自然言語の曖昧さとトレーニングデータの欠如という2つの主な課題に直面している。 これらの課題を克服するために,抽象的意味表現(AMR)と遠隔監視を用いた意味解析を利用した関係リンクフレームワークSlingを提案する。 Slingは複数の関係リンクアプローチを統合し、言語的手がかり、豊かな意味表現、知識ベースからの情報などの補完的な信号をキャプチャする。 QALD-7, QALD-9, LC-QuAD 1.0の3つのKBQAデータセットを用いた関係リンク実験により, 提案手法がすべてのベンチマークで最先端の性能を達成することを示す。

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