論文の概要: KG-ECO: Knowledge Graph Enhanced Entity Correction for Query Rewriting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.10454v2
• Date: Wed, 22 Feb 2023 21:19:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-24 11:58:46.461495
• Title: KG-ECO: Knowledge Graph Enhanced Entity Correction for Query Rewriting
• Title（参考訳）: KG-ECO: クエリ書き換えのための知識グラフ強化エンティティ補正
• Authors: Jinglun Cai, Mingda Li, Ziyan Jiang, Eunah Cho, Zheng Chen, Yang Liu, Xing Fan, Chenlei Guo
• Abstract要約: 本稿では,KG-ECO: Knowledge Graphによるクエリ書き換えのためのEntity Correctionの強化を提案する。 モデルの性能を向上させるため,我々は知識グラフ(KG)を組み込んでエンティティ構造情報を提供する。 実験結果から,本手法は2つのベースラインに対して明らかな性能向上をもたらすことが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.243664083941287
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Query Rewriting (QR) plays a critical role in large-scale dialogue systems for reducing frictions. When there is an entity error, it imposes extra challenges for a dialogue system to produce satisfactory responses. In this work, we propose KG-ECO: Knowledge Graph enhanced Entity COrrection for query rewriting, an entity correction system with corrupt entity span detection and entity retrieval/re-ranking functionalities. To boost the model performance, we incorporate Knowledge Graph (KG) to provide entity structural information (neighboring entities encoded by graph neural networks) and textual information (KG entity descriptions encoded by RoBERTa). Experimental results show that our approach yields a clear performance gain over two baselines: utterance level QR and entity correction without utilizing KG information. The proposed system is particularly effective for few-shot learning cases where target entities are rarely seen in training or there is a KG relation between the target entity and other contextual entities in the query.
• Abstract（参考訳）: クエリ書き換え(QR)は、摩擦を減らすために大規模な対話システムにおいて重要な役割を果たす。 エンティティエラーが発生した場合、対話システムが満足のいく応答を生成するために追加の課題を課す。 本稿では,KG-ECOを提案する。クエリ書き換えのための知識グラフの拡張エンティティコレクション,エンティティスパン検出とエンティティ検索/再ランク機能を備えたエンティティ訂正システム。 モデル性能を向上させるため,我々は知識グラフ(KG)を組み込んで,エンティティ構造情報(グラフニューラルネットワークで符号化されたエンティティ)とテキスト情報(RoBERTaで符号化されたKGエンティティ記述)を提供する。 実験の結果, kg情報を用いずに発話レベルqrとエンティティ補正の2つの基準に対して, 性能向上効果が得られた。 提案システムは,学習においてターゲットエンティティがほとんど見られない場合や,クエリ内のターゲットエンティティと他のコンテキストエンティティとの間にKG関係が存在する場合において,特に有効である。

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