論文の概要: A Copy Mechanism for Handling Knowledge Base Elements in SPARQL Neural Machine Translation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.10271v1
• Date: Fri, 18 Nov 2022 14:56:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-21 14:08:16.833753
• Title: A Copy Mechanism for Handling Knowledge Base Elements in SPARQL Neural Machine Translation
• Title（参考訳）: SPARQLニューラルマシン翻訳における知識ベース要素処理のコピー機構
• Authors: Rose Hirigoyen, Amal Zouaq and Samuel Reyd
• Abstract要約: 本稿では,この問題に対処する手段として,ニューラルSPARQLクエリ生成のためのコピー機構を統合することを提案する。 本稿では,2つのSeq2Seqアーキテクチャ(CNNとTransformers)にコピー層と動的知識ベース語彙を追加することで提案する。 このレイヤは、モデルを生成せずに、質問から直接KB要素をコピーする。 我々は、未知のKB要素を参照するデータセットを含む最先端のデータセットに対するアプローチを評価し、コピー拡張アーキテクチャの精度を測定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9134135167113433
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Neural Machine Translation (NMT) models from English to SPARQL are a promising development for SPARQL query generation. However, current architectures are unable to integrate the knowledge base (KB) schema and handle questions on knowledge resources, classes, and properties unseen during training, rendering them unusable outside the scope of topics covered in the training set. Inspired by the performance gains in natural language processing tasks, we propose to integrate a copy mechanism for neural SPARQL query generation as a way to tackle this issue. We illustrate our proposal by adding a copy layer and a dynamic knowledge base vocabulary to two Seq2Seq architectures (CNNs and Transformers). This layer makes the models copy KB elements directly from the questions, instead of generating them. We evaluate our approach on state-of-the-art datasets, including datasets referencing unknown KB elements and measure the accuracy of the copy-augmented architectures. Our results show a considerable increase in performance on all datasets compared to non-copy architectures.
• Abstract（参考訳）: 英語からSPARQLへのニューラルマシン翻訳(NMT)モデルは、SPARQLクエリ生成のための有望な開発である。 しかしながら、現在のアーキテクチャでは、知識ベース(KB)スキーマを統合することができず、トレーニング中に見つからない知識リソース、クラス、プロパティに関する質問を処理することができません。 自然言語処理タスクのパフォーマンス向上に触発されて、この問題に対処する手段として、ニューラルネットワークSPARQLクエリ生成のためのコピー機構を統合することを提案する。 2つのseq2seqアーキテクチャ(cnnsとtransformer)にコピー層と動的知識ベース語彙を追加することで,提案手法を提案する。 このレイヤは、モデルが生成するのではなく、質問から直接kb要素をコピーする。 我々は、未知KB要素を参照するデータセットを含む最先端データセットに対するアプローチを評価し、コピー拡張アーキテクチャの精度を測定する。 その結果,非コピーアーキテクチャと比較して,すべてのデータセットのパフォーマンスが大幅に向上した。

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