論文の概要: Brain-inspired Search Engine Assistant based on Knowledge Graph

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.13529v1
• Date: Fri, 25 Dec 2020 06:36:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-25 04:32:30.588216
• Title: Brain-inspired Search Engine Assistant based on Knowledge Graph
• Title（参考訳）: 知識グラフに基づく脳誘発検索エンジンアシスタント
• Authors: Xuejiao Zhao, Huanhuan Chen, Zhenchang Xing, Chunyan Miao
• Abstract要約: developerbotは脳にインスパイアされた、knowledge graphの名前の検索エンジンアシスタントだ。 複雑なマルチ制約クエリを複数の順序制約に分割することで、多層クエリグラフを構築する。 次に、制約推論プロセスを認知科学の拡散活性化モデルに触発されたサブグラフ探索プロセスとしてモデル化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.89429854626489
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Search engines can quickly response a hyperlink list according to query keywords. However, when a query is complex, developers need to repeatedly refine the search keywords and open a large number of web pages to find and summarize answers. Many research works of question and answering (Q and A) system attempt to assist search engines by providing simple, accurate and understandable answers. However, without original semantic contexts, these answers lack explainability, making them difficult for users to trust and adopt. In this paper, a brain-inspired search engine assistant named DeveloperBot based on knowledge graph is proposed, which aligns to the cognitive process of human and has the capacity to answer complex queries with explainability. Specifically, DeveloperBot firstly constructs a multi-layer query graph by splitting a complex multi-constraint query into several ordered constraints. Then it models the constraint reasoning process as subgraph search process inspired by the spreading activation model of cognitive science. In the end, novel features of the subgraph will be extracted for decision-making. The corresponding reasoning subgraph and answer confidence will be derived as explanations. The results of the decision-making demonstrate that DeveloperBot can estimate the answers and answer confidences with high accuracy. We implement a prototype and conduct a user study to evaluate whether and how the direct answers and the explanations provided by DeveloperBot can assist developers' information needs.
• Abstract（参考訳）: 検索エンジンはクエリキーワードに従ってハイパーリンクリストに素早く応答できる。 しかし、クエリが複雑である場合、開発者は繰り返し検索キーワードを洗練し、回答を見つけ、要約するために多数のWebページを開く必要がある。 質問・回答(q and answering、qとa)システムは、シンプルで正確で理解可能な回答を提供することで、検索エンジンを支援する。 しかし、本来の意味的コンテキストがなければ、これらの答えには説明責任がなく、ユーザが信頼し、採用することが難しくなる。 本稿では,知識グラフに基づく脳インスパイアされた検索エンジンアシスタントであるdeveloperbotを提案する。 具体的には、DeveloperBotは、複雑なマルチ制約クエリを複数の順序付けられた制約に分割することで、まずマルチレイヤクエリグラフを構築する。 次に、制約推論過程を認知科学の活性化モデルの普及に触発されたサブグラフ探索プロセスとしてモデル化する。 最終的に、この部分グラフの新たな特徴を意思決定のために抽出する。 対応する理由書及び回答の信頼性は、説明として導き出される。 意思決定の結果は、DeveloperBotが回答を見積もり、信頼性を高い精度で回答できることを示している。 プロトタイプを実装し,ユーザ調査を行い,developerbotが提供する直接的な回答と説明が,開発者の情報ニーズにどのように役立つかを評価する。

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