論文の概要: UNIQORN: Unified Question Answering over RDF Knowledge Graphs and Natural Language Text

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.08614v7
• Date: Mon, 10 Jul 2023 18:30:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-13 20:57:59.902652
• Title: UNIQORN: Unified Question Answering over RDF Knowledge Graphs and Natural Language Text
• Title（参考訳）: UNIQORN: RDF知識グラフと自然言語テキストに関する統一質問
• Authors: Soumajit Pramanik, Jesujoba Oluwadara Alabi, Rishiraj Saha Roy, Gerhard Weikum
• Abstract要約: 知識グラフやその他のRDFデータに対する質問応答は大幅に進歩している。 本稿では,RDFデータセットとテキストコーパスを併用した複雑な質問をシームレスに操作する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.59527112409611
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Question answering over knowledge graphs and other RDF data has been greatly advanced, with a number of good techniques providing crisp answers for natural language questions or telegraphic queries. Some of these systems incorporate textual sources as additional evidence for the answering process, but cannot compute answers that are present in text alone. Conversely, techniques from the IR and NLP communities have addressed QA over text, but such systems barely utilize semantic data and knowledge. This paper presents a method for complex questions that can seamlessly operate over a mixture of RDF datasets and text corpora, or individual sources, in a unified framework. Our method, called UNIQORN, builds a context graph on-the-fly, by retrieving question-relevant evidences from the RDF data and/or a text corpus, using fine-tuned BERT models. The resulting graph typically contains all question-relevant evidences but also a lot of noise. UNIQORN copes with this input by a graph algorithm for Group Steiner Trees, that identifies the best answer candidates in the context graph. Experimental results on several benchmarks of complex questions with multiple entities and relations, show that UNIQORN significantly outperforms state-of-the-art methods for heterogeneous QA. The graph-based methodology provides user-interpretable evidence for the complete answering process.
• Abstract（参考訳）: 知識グラフやその他のRDFデータに対する質問応答は大幅に進歩しており、自然言語の質問やテレグラフのクエリに対する簡潔な回答を提供する多くの優れた技術が提供されている。 これらのシステムの一部には、回答プロセスのさらなる証拠としてテキストソースが組み込まれているが、テキストのみに存在する回答は計算できない。 逆に、IRおよびNLPコミュニティの手法はテキストによるQAに対処してきたが、そのようなシステムは意味データや知識をほとんど利用していない。 本稿では,RDFデータセットとテキストコーパス,あるいは個々のソースを併用した複雑な質問を統一的なフレームワークでシームレスに操作する手法を提案する。 我々の手法はUNIQORNと呼ばれ、細調整されたBERTモデルを用いてRDFデータおよび/またはテキストコーパスから質問関連エビデンスを検索し、コンテキストグラフをオンザフライで構築する。 結果として得られたグラフは、通常、全ての質問関連証拠を含むが、多くのノイズも含む。 UNIQORNは、この入力をグループステイナツリーのグラフアルゴリズムによって処理し、コンテキストグラフの最良の解候補を特定する。 複数の実体と関係を持つ複雑な問題に対するいくつかのベンチマーク実験の結果、UNIQORNは異種QAに対する最先端の手法を著しく上回ることを示した。 グラフベースの方法論は、完全な応答プロセスに対するユーザ解釈可能な証拠を提供する。

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