論文の概要: Expanding End-to-End Question Answering on Differentiable Knowledge Graphs with Intersection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.05808v1
• Date: Mon, 13 Sep 2021 09:33:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-14 15:44:58.127914
• Title: Expanding End-to-End Question Answering on Differentiable Knowledge Graphs with Intersection
• Title（参考訳）: 対話型知識グラフを用いたエンドツーエンド質問応答の拡張
• Authors: Priyanka Sen, Amir Saffari, Armin Oliya
• Abstract要約: 本稿では,新たな交差点操作を実装することで,多義性問題を扱うモデルを提案する。 交差点の導入により,2つのデータセットのベースラインモデルよりも性能が向上することがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2584276673531927
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: End-to-end question answering using a differentiable knowledge graph is a promising technique that requires only weak supervision, produces interpretable results, and is fully differentiable. Previous implementations of this technique (Cohen et al., 2020) have focused on single-entity questions using a relation following operation. In this paper, we propose a model that explicitly handles multiple-entity questions by implementing a new intersection operation, which identifies the shared elements between two sets of entities. We find that introducing intersection improves performance over a baseline model on two datasets, WebQuestionsSP (69.6% to 73.3% Hits@1) and ComplexWebQuestions (39.8% to 48.7% Hits@1), and in particular, improves performance on questions with multiple entities by over 14% on WebQuestionsSP and by 19% on ComplexWebQuestions.
• Abstract（参考訳）: 差別化可能な知識グラフを用いたエンドツーエンドの質問応答は、弱い監督のみを必要とし、解釈可能な結果を生成し、完全に差別化可能なテクニックである。 この手法のこれまでの実装(Cohen et al., 2020)は,操作後の関連性を用いて,一意質問に焦点を合わせてきた。 本稿では,2つのエンティティ間の共有要素を識別する交点演算を実装することで,多義性質問を明示的に処理するモデルを提案する。 WebQuestionsSP(69.6%から73.3%のHits@1)とComplexWebQuestions(39.8%から48.7%のHits@1)という2つのデータセットのベースラインモデル上でのパフォーマンスが向上し、特にWebQuestionsSPでは14%以上、ComplexWebQuestionsでは19%以上向上している。

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