論文の概要: Empowering Language Models with Knowledge Graph Reasoning for Question Answering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.08380v1
• Date: Tue, 15 Nov 2022 18:26:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-11-16 13:14:56.150039
• Title: Empowering Language Models with Knowledge Graph Reasoning for Question Answering
• Title（参考訳）: 質問応答のための知識グラフ推論による言語モデルエンパワーメント
• Authors: Ziniu Hu, Yichong Xu, Wenhao Yu, Shuohang Wang, Ziyi Yang, Chenguang Zhu, Kai-Wei Chang, Yizhou Sun
• Abstract要約: 我々はknOwledge ReasOning empowered Language Model (OREO-LM)を提案する。 OREO-LMは、既存のTransformerベースのLMに柔軟に接続できる新しい知識相互作用層で構成されている。 クローズド・ブック・セッティングにおいて,最先端の成果が得られ,性能が著しく向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 117.79170629640525
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Answering open-domain questions requires world knowledge about in-context entities. As pre-trained Language Models (LMs) lack the power to store all required knowledge, external knowledge sources, such as knowledge graphs, are often used to augment LMs. In this work, we propose knOwledge REasOning empowered Language Model (OREO-LM), which consists of a novel Knowledge Interaction Layer that can be flexibly plugged into existing Transformer-based LMs to interact with a differentiable Knowledge Graph Reasoning module collaboratively. In this way, LM guides KG to walk towards the desired answer, while the retrieved knowledge improves LM. By adopting OREO-LM to RoBERTa and T5, we show significant performance gain, achieving state-of-art results in the Closed-Book setting. The performance enhancement is mainly from the KG reasoning's capacity to infer missing relational facts. In addition, OREO-LM provides reasoning paths as rationales to interpret the model's decision.
• Abstract（参考訳）: オープンドメインの質問に答えるには、コンテキスト内エンティティに関する世界知識が必要です。 事前訓練された言語モデル(LM)には必要な知識を全て格納する能力がないため、知識グラフのような外部知識ソースは、しばしばLMを増強するために使用される。 本研究では,既存のトランスフォーマーベースのLMに柔軟に接続して,異なる知識グラフ推論モジュールを協調的に操作可能な,新しい知識相互作用層(KnOwledge ReasOning empowered Language Model,OREO-LM)を提案する。 このようにして、LMはKGを所望の回答に向かって歩き、検索された知識はLMを改善する。 OREO-LMをRoBERTaおよびT5に適用することにより、クローズドブック設定における最先端の成果を達成し、大幅な性能向上を示す。 性能向上は主に、欠落した関係事実を推測するKG推論能力によるものである。 さらに、OREO-LMはモデルの決定を解釈する根拠として推論パスを提供する。

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