論文の概要: Relation-Aware Language-Graph Transformer for Question Answering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.00975v2
• Date: Tue, 25 Apr 2023 09:02:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-26 23:51:47.530932
• Title: Relation-Aware Language-Graph Transformer for Question Answering
• Title（参考訳）: 質問応答のための関係認識言語グラフ変換
• Authors: Jinyoung Park, Hyeong Kyu Choi, Juyeon Ko, Hyeonjin Park, Ji-Hoon Kim, Jisu Jeong, Kyungmin Kim, Hyunwoo J. Kim
• Abstract要約: 本稿では,言語とグラフを関連づける質問応答変換器(QAT, Question Answering Transformer)を提案する。 具体的には、QATはメタパストークンを構築し、多様な構造的および意味的関係に基づいて関係中心の埋め込みを学習する。 我々は,CommonsenseQA や OpenBookQA などの常識質問応答データセットと,医療質問応答データセット MedQA-USMLE について,QAT の有効性を検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.244992938222246
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Question Answering (QA) is a task that entails reasoning over natural language contexts, and many relevant works augment language models (LMs) with graph neural networks (GNNs) to encode the Knowledge Graph (KG) information. However, most existing GNN-based modules for QA do not take advantage of rich relational information of KGs and depend on limited information interaction between the LM and the KG. To address these issues, we propose Question Answering Transformer (QAT), which is designed to jointly reason over language and graphs with respect to entity relations in a unified manner. Specifically, QAT constructs Meta-Path tokens, which learn relation-centric embeddings based on diverse structural and semantic relations. Then, our Relation-Aware Self-Attention module comprehensively integrates different modalities via the Cross-Modal Relative Position Bias, which guides information exchange between relevant entites of different modalities. We validate the effectiveness of QAT on commonsense question answering datasets like CommonsenseQA and OpenBookQA, and on a medical question answering dataset, MedQA-USMLE. On all the datasets, our method achieves state-of-the-art performance. Our code is available at http://github.com/mlvlab/QAT.
• Abstract（参考訳）: 質問回答(QA)は自然言語の文脈を推論するタスクであり、関連する多くの作業は、言語モデル(LM)をグラフニューラルネットワーク(GNN)で拡張し、知識グラフ(KG)情報をエンコードする。 しかし、既存のGNNベースのQAモジュールの多くは、KGのリッチリレーショナル情報を活用せず、LMとKG間の限られた情報相互作用に依存している。 これらの問題に対処するために,言語とグラフを統一的に関連づける質問応答変換器(QAT)を提案する。 具体的には、QATはメタパストークンを構築し、多様な構造的および意味的関係に基づいて関係中心の埋め込みを学習する。 そこで,我々のRelation-Aware Self-Attentionモジュールは,異なるモダリティの関係者間の情報交換を案内するクロスモーダル相対位置バイアスを通じて,様々なモダリティを包括的に統合する。 我々は,CommonsenseQA や OpenBookQA などの常識質問応答データセットと医療質問応答データセット MedQA-USMLE に対するQAT の有効性を検証する。 すべてのデータセットにおいて,本手法は最先端の性能を実現する。 私たちのコードはhttp://github.com/mlvlab/qatで利用可能です。

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