論文の概要: Answering Counting Queries over DL-Lite Ontologies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.09801v1
• Date: Wed, 2 Sep 2020 11:10:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-22 20:06:24.246019
• Title: Answering Counting Queries over DL-Lite Ontologies
• Title（参考訳）: DL-Lite オントロジーによる数値クエリの解答
• Authors: Meghyn Bienvenu (UB, CNRS, Bordeaux INP, LaBRI), Quentin Mani\`ere (UB, CNRS, Bordeaux INP, LaBRI), Micha\"el Thomazo (VALDA )
• Abstract要約: 本稿では,クエリをカウントする一般的な形式を導入し,従来の提案に関連付けるとともに,そのようなクエリに答えることの複雑さについて検討する。 我々は、複雑性境界の改善を確立させる、実践的に関連するいくつかの制約について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Ontology-mediated query answering (OMQA) is a promising approach to data access and integration that has been actively studied in the knowledge representation and database communities for more than a decade. The vast majority of work on OMQA focuses on conjunctive queries, whereas more expressive queries that feature counting or other forms of aggregation remain largely unex-plored. In this paper, we introduce a general form of counting query, relate it to previous proposals, and study the complexity of answering such queries in the presence of DL-Lite ontologies. As it follows from existing work that query answering is intractable and often of high complexity, we consider some practically relevant restrictions, for which we establish improved complexity bounds.
• Abstract（参考訳）: onlogy-mediated query answering (omqa) は10年以上にわたって知識表現とデータベースコミュニティで積極的に研究されてきたデータアクセスと統合への有望なアプローチである。 omqaに関するほとんどの作業は結合型クエリに重点を置いているが、機能カウントやその他のアグリゲーションを特徴とするより表現力のあるクエリは、ほとんど前例のないままである。 本稿では,クエリをカウントする一般的な形式を導入し,従来の提案に関連付けるとともに,DL-Liteオントロジーの存在下でそのようなクエリに答えることの複雑さについて検討する。 クエリ応答が難易度が高く、しばしば複雑性が高いという既存の作業から従うように、我々は、複雑性境界を改善するために、実際に関連するいくつかの制約を考えます。

関連論文リスト

• Database-Augmented Query Representation for Information Retrieval [59.57065228857247]
  データベース拡張クエリ表現(DAQu)と呼ばれる新しい検索フレームワークを提案する。 DAQuは、元のクエリを複数のテーブルにまたがるさまざまな(クエリ関連の)メタデータで拡張する。 リレーショナルデータベースのメタデータを組み込む様々な検索シナリオにおいてDAQuを検証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-23T05:02:21Z)
• QFMTS: Generating Query-Focused Summaries over Multi-Table Inputs [63.98556480088152]
  表要約は、情報を簡潔で分かりやすいテキスト要約に凝縮するための重要な課題である。 本稿では,クエリ中心のマルチテーブル要約を導入することで,これらの制約に対処する新しい手法を提案する。 提案手法は,テーブルシリアライズモジュール,要約コントローラ,および大規模言語モデルからなり,ユーザの情報要求に合わせたクエリ依存のテーブル要約を生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-08T15:05:55Z)
• Adaptive-RAG: Learning to Adapt Retrieval-Augmented Large Language Models through Question Complexity [59.57065228857247]
  Retrieval-augmented Large Language Models (LLMs) は、質問回答(QA)のようなタスクにおける応答精度を高めるための有望なアプローチとして登場した。 本稿では,クエリの複雑さに基づいて,LLMの最適戦略を動的に選択できる適応型QAフレームワークを提案する。 オープンドメインのQAデータセットを用いて、複数のクエリの複雑さを網羅し、QAシステムの全体的な効率性と精度を高めることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-21T13:52:30Z)
• Meta Operator for Complex Query Answering on Knowledge Graphs [58.340159346749964]
  我々は、異なる複雑なクエリタイプではなく、異なる論理演算子型が一般化性を向上させる鍵であると主張する。 本稿では,メタ演算子を限られたデータで学習し,様々な複雑なクエリの演算子のインスタンスに適応するメタ学習アルゴリズムを提案する。 実験結果から,メタオペレータの学習は,従来のCQAモデルやメタCQAモデルよりも効果的であることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-15T08:54:25Z)
• Rethinking Complex Queries on Knowledge Graphs with Neural Link Predictors [58.340159346749964]
  本稿では,証明可能な推論能力を備えた複雑なクエリを用いたエンドツーエンド学習を支援するニューラルシンボリック手法を提案する。 これまでに検討されていない10種類の新しいクエリを含む新しいデータセットを開発する。 提案手法は,新しいデータセットにおいて先行手法を著しく上回り,既存データセットにおける先行手法を同時に上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-14T11:35:35Z)
• Query Embedding on Hyper-relational Knowledge Graphs [0.4779196219827507]
  マルチホップ論理推論は知識グラフ上の表現学習の分野で確立された問題である。 我々はマルチホップ推論問題をハイパーリレーショナルなKGに拡張し、この新しいタイプの複雑なクエリに対処する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-15T14:08:50Z)
• Counting Query Answers over a DL-Lite Knowledge Base (extended version) [14.504450881786214]
  知識ベース(KB)上での問合せ応答の複雑さについて検討する。 我々はPTIMEとcoNPの下位境界と、PTIMEとLOGSPACEの上位境界を提供することで既存の結果を改善する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-12T16:01:09Z)
• Query Focused Multi-Document Summarization with Distant Supervision [88.39032981994535]
  既存の作業は、クエリとテキストセグメント間の関連性を推定する検索スタイルの手法に大きく依存している。 本稿では,クエリに関連するセグメントを推定するための個別モジュールを導入した粗大なモデリングフレームワークを提案する。 我々のフレームワークは、標準QFSベンチマークにおいて、強力な比較システムよりも優れていることを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-06T22:35:19Z)
• When is Ontology-Mediated Querying Efficient? [10.971122842236024]
  関係データベース上でのオントロジーによるクエリの評価について検討する。 OMQ のクラスの特徴として,複雑な組み合わせによるトラクタブルなクラスを提供しています。 また、与えられた OMQ が有界木幅の OMQ に等しいかどうかを決定する複雑さについても検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-17T16:32:00Z)
• Containment of Simple Regular Path Queries [1.869065967043578]
  クエリの包含をテストすることは、知識表現における基本的な推論タスクである。 ここでは厳格に制限された断片に焦点をあてるが、実際には非常に関連性が高いことが知られている。 クエリの正規表現で使用される機能によらず,np, pitwo, pspace, expspace の完全性の結果が得られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-09T21:05:29Z)

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。