論文の概要: End-to-End Entity Resolution and Question Answering Using Differentiable Knowledge Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.05817v1
• Date: Mon, 13 Sep 2021 09:40:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-14 15:44:18.386802
• Title: End-to-End Entity Resolution and Question Answering Using Differentiable Knowledge Graphs
• Title（参考訳）: 識別可能な知識グラフを用いたエンドツーエンドのエンティティ解決と質問応答
• Authors: Armin Oliya, Amir Saffari, Priyanka Sen, Tom Ayoola
• Abstract要約: 知識グラフに対する質問応答のためのE2E学習の境界を、エンティティ解決コンポーネントのトレーニングを含むように拡張する。 私たちのモデルは、トレーニングする質問テキストと回答エンティティのみを必要とし、実行中にERコンポーネントを供給する必要のないスタンドアロンのQAモデルを提供します。 E2Eトレーニングモデルを2つの公開データセット上で評価し、手書きのエンティティを使用するベースラインモデルに近いことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1196974000738729
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, end-to-end (E2E) trained models for question answering over knowledge graphs (KGQA) have delivered promising results using only a weakly supervised dataset. However, these models are trained and evaluated in a setting where hand-annotated question entities are supplied to the model, leaving the important and non-trivial task of entity resolution (ER) outside the scope of E2E learning. In this work, we extend the boundaries of E2E learning for KGQA to include the training of an ER component. Our model only needs the question text and the answer entities to train, and delivers a stand-alone QA model that does not require an additional ER component to be supplied during runtime. Our approach is fully differentiable, thanks to its reliance on a recent method for building differentiable KGs (Cohen et al., 2020). We evaluate our E2E trained model on two public datasets and show that it comes close to baseline models that use hand-annotated entities.
• Abstract（参考訳）: 近年、知識グラフ(KGQA)に対する質問応答のためのエンドツーエンド(E2E)トレーニングモデルが、弱い教師付きデータセットのみを使用して有望な結果を提供している。 しかし、これらのモデルは、e2e学習の範囲外にエンティティ解決(er)の重要かつ非自明なタスクを残して、手書きの質問エンティティがモデルに供給される環境で訓練され、評価される。 本研究では,KGQAにおけるE2E学習の境界をERコンポーネントのトレーニングを含むように拡張する。 私たちのモデルは、トレーニングする質問テキストと回答エンティティのみを必要とし、実行中に追加のERコンポーネントを供給する必要のないスタンドアロンのQAモデルを提供します。 我々のアプローチは、最近の微分可能なkgs(cohen et al., 2020)構築方法に依存するため、完全に微分可能である。 E2Eトレーニングモデルを2つの公開データセット上で評価し、手書きのエンティティを使用するベースラインモデルに近いことを示す。

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