論文の概要: Improving Embedded Knowledge Graph Multi-hop Question Answering by introducing Relational Chain Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.12679v1
• Date: Mon, 25 Oct 2021 06:53:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-26 15:41:45.971918
• Title: Improving Embedded Knowledge Graph Multi-hop Question Answering by introducing Relational Chain Reasoning
• Title（参考訳）: リレーショナルチェイン推論の導入による組込み知識グラフマルチホップ質問応答の改善
• Authors: Weiqiang Jin, Hang Yu, Xi Tao, Ruiping Yin
• Abstract要約: 知識ベース質問回答(KBQA)は、トピックエンティティと回答の間の推論を識別することで、知識ベース(KB)からのユーザ要求に答える。 KBQA の複素分岐タスクとして、マルチホップ KGQA は構造化された KG に保存された多重ホップ関係鎖の推論を必要とする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.05076085499457
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Knowledge Base Question Answering (KBQA) aims to answer userquestions from a knowledge base (KB) by identifying the reasoningrelations between topic entity and answer. As a complex branchtask of KBQA, multi-hop KGQA requires reasoning over multi-hop relational chains preserved in KG to arrive at the right answer.Despite the successes made in recent years, the existing works onanswering multi-hop complex question face the following challenges: i) suffering from poor performances due to the neglect of explicit relational chain order and its relational types reflected inuser questions; ii) failing to consider implicit relations between thetopic entity and the answer implied in structured KG because oflimited neighborhood size constraints in subgraph retrieval based algorithms. To address these issues in multi-hop KGQA, we proposea novel model in this paper, namely Relational Chain-based Embed-ded KGQA (Rce-KGQA), which simultaneously utilizes the explicitrelational chain described in natural language questions and the implicit relational chain stored in structured KG. Our extensiveempirical study on two open-domain benchmarks proves that ourmethod significantly outperforms the state-of-the-art counterpartslike GraftNet, PullNet and EmbedKGQA. Comprehensive ablation experiments also verify the effectiveness of our method for multi-hop KGQA tasks. We have made our model's source code availableat Github: https://github.com/albert-jin/Rce-KGQA.
• Abstract（参考訳）: KBQA(Knowledge Base Question Answering)は、トピックエンティティと回答の間の推論を識別することによって、知識ベース(KB)からのユーザ要求に答えることを目的としている。 KBQAの複雑な分岐タスクであるマルチホップKGQAでは、KGに保存されているマルチホップリレーショナルチェーンの推論が正しい解に到達する必要があるが、近年の成功にもかかわらず、既存のマルチホップ複素問題への回答は以下の課題に直面している。 一 明示的関係連鎖順序の無視及び関係型が不使用者質問を反映していることによる業績の悪化 二 部分グラフ検索に基づくアルゴリズムにおいて、近傍の制限が限られているため、構成されたKGに暗黙の関係を考慮できないこと。 マルチホップKGQAにおけるこれらの問題に対処するため,本論文では,自然言語問題に記述された明示的関係鎖と構造化KGに格納された暗黙的関係鎖を同時に利用するリレーショナルチェインベースの埋め込みKGQA(Rce-KGQA)という新しいモデルを提案する。 2つのオープンドメインベンチマークに関する広範囲な実証研究により,wemethod が graftnet,pullnet,embedkgqa といった最先端のベンチマークを有意に上回っていることが証明された。 包括的アブレーション実験では,マルチホップKGQAタスクに対する本手法の有効性も検証した。 私たちは、私たちのモデルのソースコードをGithubで公開しました。

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