論文の概要: Crake: Causal-Enhanced Table-Filler for Question Answering over Large Scale Knowledge Base

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.03680v1
• Date: Fri, 8 Jul 2022 04:21:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-11 13:43:04.323677
• Title: Crake: Causal-Enhanced Table-Filler for Question Answering over Large Scale Knowledge Base
• Title（参考訳）: クレーク:大規模知識ベースに対する質問応答のためのカソーサル強化テーブルファイラ
• Authors: Minhao Zhang, Ruoyu Zhang, Yanzeng Li, Lei Zou
• Abstract要約: 意味解析を2段階に分類する。 第一段階では、シークエンスモデリングの問題を克服し、内部因果関係を学習するための因果拡張テーブルフィラーを提案する。 第2段階では、大規模KB上で複雑なクエリをスケールするための効率的なビーム探索アルゴリズムが提示される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.888045774125787
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Semantic parsing solves knowledge base (KB) question answering (KBQA) by composing a KB query, which generally involves node extraction (NE) and graph composition (GC) to detect and connect related nodes in a query. Despite the strong causal effects between NE and GC, previous works fail to directly model such causalities in their pipeline, hindering the learning of subtask correlations. Also, the sequence-generation process for GC in previous works induces ambiguity and exposure bias, which further harms accuracy. In this work, we formalize semantic parsing into two stages. In the first stage (graph structure generation), we propose a causal-enhanced table-filler to overcome the issues in sequence-modelling and to learn the internal causalities. In the second stage (relation extraction), an efficient beam-search algorithm is presented to scale complex queries on large-scale KBs. Experiments on LC-QuAD 1.0 indicate that our method surpasses previous state-of-the-arts by a large margin (17%) while remaining time and space efficiency. The code and models are available at https://github.com/AOZMH/Crake.
• Abstract（参考訳）: セマンティクス解析は、一般的にノード抽出(ne)とグラフ合成(gc)を含み、クエリ内の関連ノードを検出して接続するkbクエリを構成することで、知識ベース(kb)質問応答(kbqa)を解決する。 NEとGCの間に強い因果効果があるにもかかわらず、以前の研究はパイプライン内のそのような因果関係を直接モデル化することができず、サブタスク相関の学習を妨げる。 また、以前の研究におけるGCのシーケンス生成プロセスは曖昧さと露出バイアスを誘導し、精度をさらに損なう。 本研究では,意味解析を2段階に分類する。 第1段階(グラフ構造生成)では、シークエンスモデリングの問題を克服し、内部因果関係を学習するための因果拡張テーブルフィラーを提案する。 第2段階(リレーション抽出)では、大規模KB上で複雑なクエリをスケールする効率的なビーム探索アルゴリズムが提示される。 LC-QuAD 1.0における実験により, 従来の最先端技術よりも長い時間と空間効率を保ちながら, 大きなマージン(17%)を達成できた。 コードとモデルはhttps://github.com/aozmh/crakeで入手できる。

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