論文の概要: UNIQORN: Unified Question Answering over RDF Knowledge Graphs and Natural Language Text
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.08614v9
- Date: Thu, 25 Jul 2024 18:51:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-29 18:55:44.320620
- 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 Alabi, Rishiraj Saha Roy, Gerhard Weikum,
- Abstract要約: 知識グラフのようなRDFデータに対する質問応答は大幅に進歩している。
IRとNLPのコミュニティはテキストによる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）: 20.1784368017206
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Question answering over RDF data like knowledge graphs has been greatly advanced, with a number of good systems 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, 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 -- in a full training mode, as well as in zero-shot settings. The graph-based methodology provides user-interpretable evidence for the complete answering process.
- Abstract（参考訳）: 知識グラフのような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優れたシステムも数多くある。
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とNLPのコミュニティはテキスト上のQAに対処してきたが、そのようなシステムは意味的な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。
結果として得られるグラフは、典型的にはすべての疑問関連エビデンスを含むが、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。
複数のエンティティと関係を持つ複雑な質問のベンチマーク実験の結果、UNIQORNは、完全トレーニングモードとゼロショット設定において、異種QAの最先端メソッドを著しく上回ることを示した。
グラフベースの方法論は、完全な回答プロセスのユーザ解釈可能な証拠を提供する。
関連論文リスト
- Exploring Hint Generation Approaches in Open-Domain Question Answering [16.434748534272014]
HINTQAと呼ばれる新しいコンテキスト準備手法を導入する。
従来の方法とは異なり、HINTQA は LLM に対して質問に対する潜在的な答えのヒントを作成するよう促している。
提案手法は,検索した文脈や生成した文脈よりも解答の精度を高めるものである。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-24T13:50:32Z) - Integrating Large Language Models with Graph-based Reasoning for Conversational Question Answering [58.17090503446995]
我々は,テキストや知識グラフ,テーブル,インフォボックスといった異質な情報源から収集された証拠について,文脈における質問の理解と推論の課題を組み合わせた会話型質問応答タスクに着目する。
提案手法はグラフ構造表現を用いて質問とその文脈に関する情報を集約する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-14T13:28:03Z) - From Local to Global: A Graph RAG Approach to Query-Focused Summarization [3.9676927113698626]
プライベートテキストコーパス上での質問応答に対するグラフRAG手法を提案する。
我々のアプローチは、ソース文書からエンティティ知識グラフを使用して、近縁なエンティティのすべてのグループに対して、コミュニティの要約を事前に生成する。
100万のトークン範囲のデータセットに対するグローバルなセンスメイキング質問のクラスでは、グラフRAGが、生来のRAGベースラインよりも大幅に改善されていることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-24T18:38:11Z) - Open-Set Knowledge-Based Visual Question Answering with Inference Paths [79.55742631375063]
知識に基づく視覚的質問回答(KB-VQA)の目的は、外部知識ベースの助けを借りて質問に対する正しい回答を提供することである。
KB-VQA, Graph pATH ranker (GATHER for brevity) の新しいレトリバーランカパラダイムを提案する。
具体的には、グラフの構築、プルーニング、パスレベルのランク付けが含まれており、正確な回答を検索するだけでなく、推論パスを提供して推論プロセスを説明する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-12T09:12:50Z) - BigText-QA: Question Answering over a Large-Scale Hybrid Knowledge Graph [23.739432128095107]
BigText-QAは構造化知識グラフに基づいて質問に答えることができる。
その結果,BigText-QAはニューラルネットワークベースのQAシステムであるDrQAよりも優れており,グラフベースの教師なしQAシステムであるQUESTと競合する結果が得られた。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-12-12T09:49:02Z) - Open-domain Question Answering via Chain of Reasoning over Heterogeneous
Knowledge [82.5582220249183]
異種知識ソース間のシングル/マルチホップ質問に応答する新しいオープンドメイン質問応答(ODQA)フレームワークを提案する。
分離された証拠を収集するためにレトリバーにのみ依存する従来の方法とは異なり、我々の仲介者は検索された集合に対する推論の連鎖を実行する。
本システムは,2つのODQAデータセットであるOTT-QAとNQに対して,Wikipediaの表や節に対する競合性能を実現する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-22T03:21:32Z) - FeTaQA: Free-form Table Question Answering [33.018256483762386]
FeTaQAは10Kのウィキペディアベースのテーブル、質問、自由形式の回答、テーブルセルペアをサポートする新しいデータセットである。
FeTaQAは、構造化された知識ソースから複数の不連続な事実の検索、推論、および統合後に自由形式のテキスト回答を生成する必要があるため、より困難なテーブル質問回答設定を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-01T09:59:40Z) - ComQA:Compositional Question Answering via Hierarchical Graph Neural
Networks [47.12013005600986]
我々は,120万以上の人間ラベル質問を含む大規模構成質問応答データセットを提案する。
ComQA問題に対処するために,低レベル語から高レベル語までの文書を表す階層型グラフニューラルネットワークを提案する。
提案モデルは,先行する機械読解法や事前学習法に比べて大幅に改善する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-01-16T08:23:27Z) - Open Question Answering over Tables and Text [55.8412170633547]
オープンな質問応答(QA)では、質問に対する回答は、質問に対する回答を含む可能性のある文書を検索して分析することによって生成される。
ほとんどのオープンQAシステムは、構造化されていないテキストからのみ情報を取得することを検討している。
我々は,このタスクの性能を評価するために,新しい大規模データセット Open Table-and-Text Question Answering (OTT-QA) を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-20T16:48:14Z) - Semantic Graphs for Generating Deep Questions [98.5161888878238]
本稿では、まず、入力文書のセマンティックレベルグラフを構築し、次にアテンションベースのGGNN(Att-GGNN)を導入してセマンティックグラフを符号化する新しいフレームワークを提案する。
HotpotQAのDeep-question中心のデータセットでは、複数の事実の推論を必要とする問題よりもパフォーマンスが大幅に向上し、最先端のパフォーマンスを実現しています。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-27T10:52:52Z)
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。