論文の概要: TIARA: Multi-grained Retrieval for Robust Question Answering over Large Knowledge Bases

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.12925v1
• Date: Mon, 24 Oct 2022 02:41:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-25 13:47:42.002020
• Title: TIARA: Multi-grained Retrieval for Robust Question Answering over Large Knowledge Bases
• Title（参考訳）: TIARA: 大規模知識ベースに対するロバスト質問の検索
• Authors: Yiheng Shu, Zhiwei Yu, Yuhan Li, B\"orje F. Karlsson, Tingting Ma, Yuzhong Qu and Chin-Yew Lin
• Abstract要約: TIARAは、PLMやオラクルエンティティアノテーションなどを含む以前のSOTAよりも、GrailQAおよびWebQuestionsSP上の少なくとも4.1と1.1のF1ポイントが優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.751369684593985
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Pre-trained language models (PLMs) have shown their effectiveness in multiple scenarios. However, KBQA remains challenging, especially regarding coverage and generalization settings. This is due to two main factors: i) understanding the semantics of both questions and relevant knowledge from the KB; ii) generating executable logical forms with both semantic and syntactic correctness. In this paper, we present a new KBQA model, TIARA, which addresses those issues by applying multi-grained retrieval to help the PLM focus on the most relevant KB contexts, viz., entities, exemplary logical forms, and schema items. Moreover, constrained decoding is used to control the output space and reduce generation errors. Experiments over important benchmarks demonstrate the effectiveness of our approach. TIARA outperforms previous SOTA, including those using PLMs or oracle entity annotations, by at least 4.1 and 1.1 F1 points on GrailQA and WebQuestionsSP, respectively.
• Abstract（参考訳）: 事前訓練された言語モデル(PLM)は、複数のシナリオで有効性を示している。 しかし、KBQAは、特にカバレッジと一般化設定に関して、依然として困難である。 これは2つの主な要因による。 一 質問及び関連する知識の双方のセマンティクスをkbから理解すること。 二 意味的及び構文的正当性の両方で実行可能な論理形式を生成すること。 本稿では,plmが関連するkbコンテキスト,viz.,エンティティ,模範論理形式,スキーマ項目に集中するために,多粒度検索を適用することで,これらの問題に対処する新しいkbqaモデルであるtiaraを提案する。 さらに、制約付き復号は出力空間の制御と生成エラーの低減に使用される。 重要なベンチマークによる実験は、我々のアプローチの有効性を示す。 TIARAは、PLMやオラクルエンティティアノテーションなどを含む以前のSOTAよりも、GrailQAとWebQuestionsSPの少なくとも4.1と1.1のF1ポイントが優れている。

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