論文の概要: Relational Graph Convolutional Neural Networks for Multihop Reasoning: A Comparative Study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.06418v2
• Date: Thu, 13 Oct 2022 09:41:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-14 11:29:18.436903
• Title: Relational Graph Convolutional Neural Networks for Multihop Reasoning: A Comparative Study
• Title（参考訳）: マルチホップ推論のための関係グラフ畳み込みニューラルネットワーク--比較研究
• Authors: Ieva Stali\=unait\.e, Philip John Gorinski, Ignacio Iacobacci
• Abstract要約: マルチホップ質問回答(Multihop Question Answering)は、正しい答えを見つけるために推論のステップを必要とする複雑なタスクである。 本稿では, RGCNベースのマルチホップQAモデル, グラフ関係, ノード埋め込みについて検討し, WikiHopデータセット上でのマルチホップQA性能への影響を実証的に検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.398477810999818
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multihop Question Answering is a complex Natural Language Processing task that requires multiple steps of reasoning to find the correct answer to a given question. Previous research has explored the use of models based on Graph Neural Networks for tackling this task. Various architectures have been proposed, including Relational Graph Convolutional Networks (RGCN). For these many node types and relations between them have been introduced, such as simple entity co-occurrences, modelling coreferences, or "reasoning paths" from questions to answers via intermediary entities. Nevertheless, a thoughtful analysis on which relations, node types, embeddings and architecture are the most beneficial for this task is still missing. In this paper we explore a number of RGCN-based Multihop QA models, graph relations, and node embeddings, and empirically explore the influence of each on Multihop QA performance on the WikiHop dataset.
• Abstract（参考訳）: マルチホップ質問応答は複雑な自然言語処理タスクであり、与えられた質問に対する正しい回答を見つけるのに複数の推論のステップを必要とする。 これまでの研究は、この課題に取り組むためにグラフニューラルネットワークに基づくモデルの利用を探求してきた。 リレーショナルグラフ畳み込みネットワーク(RGCN)など、さまざまなアーキテクチャが提案されている。 これらの多くのノードタイプとそれらの間の関係、例えば単純なエンティティの共起、モデリングのコア参照、質問から中間エンティティによる回答への"推論パス"などが導入されている。 それでも、どの関係、ノードタイプ、埋め込み、アーキテクチャがこのタスクにとって最も有益かという思慮深い分析はいまだに欠けている。 本稿では, RGCNベースのマルチホップQAモデル, グラフ関係, ノード埋め込みについて検討し, WikiHopデータセット上でのマルチホップQA性能への影響を実証的に検討する。

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