論文の概要: Contrastive Representation Learning for Conversational Question
Answering over Knowledge Graphs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.04373v1
- Date: Sun, 9 Oct 2022 23:11:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-11 16:44:17.051178
- Title: Contrastive Representation Learning for Conversational Question
Answering over Knowledge Graphs
- Title（参考訳）: 知識グラフを用いた会話質問に対するコントラスト表現学習
- Authors: Endri Kacupaj, Kuldeep Singh, Maria Maleshkova, Jens Lehmann
- Abstract要約: 本稿では,知識グラフ(KG)に対する会話型質問応答(ConvQA)の課題について述べる。
既存のConvQA法の大部分は、KGからの回答を抽出するために、ゴールド論理形式のクエリが利用できることを厳格に仮定した完全な監視信号に依存している。
そこで本稿では,KG経路を効果的にランク付けするコントラスト表現型学習手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.979689965471428
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper addresses the task of conversational question answering (ConvQA)
over knowledge graphs (KGs). The majority of existing ConvQA methods rely on
full supervision signals with a strict assumption of the availability of gold
logical forms of queries to extract answers from the KG. However, creating such
a gold logical form is not viable for each potential question in a real-world
scenario. Hence, in the case of missing gold logical forms, the existing
information retrieval-based approaches use weak supervision via heuristics or
reinforcement learning, formulating ConvQA as a KG path ranking problem.
Despite missing gold logical forms, an abundance of conversational contexts,
such as entire dialog history with fluent responses and domain information, can
be incorporated to effectively reach the correct KG path. This work proposes a
contrastive representation learning-based approach to rank KG paths
effectively. Our approach solves two key challenges. Firstly, it allows weak
supervision-based learning that omits the necessity of gold annotations.
Second, it incorporates the conversational context (entire dialog history and
domain information) to jointly learn its homogeneous representation with KG
paths to improve contrastive representations for effective path ranking. We
evaluate our approach on standard datasets for ConvQA, on which it
significantly outperforms existing baselines on all domains and overall.
Specifically, in some cases, the Mean Reciprocal Rank (MRR) and Hit@5 ranking
metrics improve by absolute 10 and 18 points, respectively, compared to the
state-of-the-art performance.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,知識グラフ(KG)に対する会話型質問応答(ConvQA)の課題について述べる。
既存のConvQA法の大部分は、KGからの回答を抽出するために、ゴールド論理形式のクエリが利用できることを厳格に仮定した完全な監視信号に依存している。
しかし、そのような金の論理形式を作成することは、現実のシナリオにおける各潜在的な問題に対して不可能である。
したがって、金の論理形式が欠落している場合、既存の情報検索ベースのアプローチは、ヒューリスティックスや強化学習による弱い監督を使い、KGパスランキング問題としてConvQAを定式化する。
金の論理形式が欠如しているにもかかわらず、対話履歴全体や、流動的な応答、ドメイン情報など、会話のコンテキストが豊富であり、適切なKGパスに効果的に到達することができる。
本研究は, コントラスト表現学習に基づくランクkg経路の効率的な解法を提案する。
このアプローチは2つの重要な課題を解決します。
まず、ゴールドアノテーションの必要性を省く、弱い監督ベースの学習を可能にする。
第2に、会話の文脈(対話履歴とドメイン情報)を取り入れて、KGパスとの同質表現を共同学習し、効果的なパスランキングのためのコントラスト表現を改善する。
我々は、ConvQAの標準データセットに対するアプローチを評価し、すべてのドメインおよび全体において既存のベースラインを大幅に上回っている。
特に、場合によっては、平均相互ランク(mrr)とhit@5ランキング指標が、最先端のパフォーマンスと比較して、それぞれ絶対10ポイントと18ポイント改善される。
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