論文の概要: Conversational Semantic Parsing using Dynamic Context Graphs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.06164v1
- Date: Thu, 4 May 2023 16:04:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-14 20:46:06.194538
- Title: Conversational Semantic Parsing using Dynamic Context Graphs
- Title（参考訳）: 動的コンテキストグラフを用いた会話意味解析
- Authors: Parag Jain and Mirella Lapata
- Abstract要約: 汎用知識グラフ(KG)を用いた会話意味解析の課題を,数百万のエンティティと数千のリレーショナルタイプで検討する。
対話履歴の文脈において、ユーザ発話を実行可能な論理形式にインタラクティブにマッピングできるモデルの開発に興味がある。
我々のキーとなるアイデアは、音声とそのコンテキストに関する情報を、動的に生成されるサブグラフを通じて表現することである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 79.48882899104997
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this paper we consider the task of conversational semantic parsing over
general purpose knowledge graphs (KGs) with millions of entities, and thousands
of relation-types. We are interested in developing models capable of
interactively mapping user utterances into executable logical forms (e.g.,
SPARQL) in the context of the conversational history. Our key idea is to
represent information about an utterance and its context via a subgraph which
is created dynamically, i.e., the number of nodes varies per utterance.
Moreover, rather than treating the subgraph as a sequence we exploit its
underlying structure, and thus encode it using a graph neural network which
further allows us to represent a large number of (unseen) nodes. Experimental
results show that modeling context dynamically is superior to static
approaches, delivering performance improvements across the board (i.e., for
simple and complex questions). Our results further confirm that modeling the
structure of context is better at processing discourse information, (i.e., at
handling ellipsis and resolving coreference) and longer interactions.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,数百万のエンティティと何千もの関係型を持つ汎用知識グラフ(KG)を用いた会話意味解析の課題について考察する。
対話履歴のコンテキストにおいて、ユーザ発話を実行可能な論理形式(例えば、SPARQL)にインタラクティブにマッピングできるモデルの開発に興味があります。
私たちの重要なアイデアは、発話とその文脈に関する情報を、動的に生成されたサブグラフ、すなわち発話毎にノード数が異なることを通して表現することにあります。
さらに、サブグラフをシーケンスとして扱うのではなく、基盤となる構造を利用して、グラフニューラルネットワークを使ってエンコードすることで、多数の(見えない)ノードを表現できます。
実験の結果、動的にモデリングされたコンテキストは静的なアプローチよりも優れており、ボード全体でパフォーマンスが改善されている(単純で複雑な質問)。
さらに, 文脈構造をモデル化することで, 会話情報(すなわち, ellipsis の処理やコリファレンスの解決)やより長い相互作用の処理が容易になることを確認した。
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