論文の概要: Semantic Parsing for Conversational Question Answering over Knowledge Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.12217v1
• Date: Sat, 28 Jan 2023 14:45:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-31 18:30:26.476599
• Title: Semantic Parsing for Conversational Question Answering over Knowledge Graphs
• Title（参考訳）: 知識グラフを用いた会話質問に対する意味解析
• Authors: Laura Perez-Beltrachini, Parag Jain, Emilio Monti, Mirella Lapata
• Abstract要約: 本研究では,ユーザの質問にSparqlパースとアノテートし,システム回答が実行結果に対応するデータセットを開発する。 本稿では,2つの意味解析手法を提案し,その課題を強調した。 私たちのデータセットとモデルはhttps://github.com/Edinburgh/SPICE.orgで公開されています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.939700311269156
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we are interested in developing semantic parsers which understand natural language questions embedded in a conversation with a user and ground them to formal queries over definitions in a general purpose knowledge graph (KG) with very large vocabularies (covering thousands of concept names and relations, and millions of entities). To this end, we develop a dataset where user questions are annotated with Sparql parses and system answers correspond to execution results thereof. We present two different semantic parsing approaches and highlight the challenges of the task: dealing with large vocabularies, modelling conversation context, predicting queries with multiple entities, and generalising to new questions at test time. We hope our dataset will serve as useful testbed for the development of conversational semantic parsers. Our dataset and models are released at https://github.com/EdinburghNLP/SPICE.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、ユーザとの会話に埋め込まれた自然言語質問を理解し、非常に大きな語彙を持つ汎用知識グラフ(KG)における定義上の形式的なクエリを基盤とするセマンティックパーザの開発に興味がある(数千の概念名や関係、数百万のエンティティ)。 そこで本研究では,ユーザの質問にsparqlパースをアノテートし,システム応答が実行結果に対応するデータセットを開発した。 我々は2つの異なる意味解析アプローチを示し,タスクの課題を強調する。大きな語彙の扱い,会話コンテキストのモデリング,複数のエンティティによるクエリの予測,テスト時の新たな質問への一般化である。 当社のデータセットが,対話型セマンティックパーサの開発に有用なテストベッドになることを期待しています。 データセットとモデルはhttps://github.com/EdinburghNLP/SPICE.comで公開されています。

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