論文の概要: Graph Reasoning for Question Answering with Triplet Retrieval

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.18742v1
• Date: Tue, 30 May 2023 04:46:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-31 18:19:39.661065
• Title: Graph Reasoning for Question Answering with Triplet Retrieval
• Title（参考訳）: Triplet Retrievalを用いた質問応答のためのグラフ推論
• Authors: Shiyang Li, Yifan Gao, Haoming Jiang, Qingyu Yin, Zheng Li, Xifeng Yan, Chao Zhang, Bing Yin
• Abstract要約: 知識グラフ(KGs)から最も関連性の高い三つ子を抽出する簡便で効果的な方法を提案する。 我々の手法は最先端の精度を4.6%まで上回ることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.454090126152714
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Answering complex questions often requires reasoning over knowledge graphs (KGs). State-of-the-art methods often utilize entities in questions to retrieve local subgraphs, which are then fed into KG encoder, e.g. graph neural networks (GNNs), to model their local structures and integrated into language models for question answering. However, this paradigm constrains retrieved knowledge in local subgraphs and discards more diverse triplets buried in KGs that are disconnected but useful for question answering. In this paper, we propose a simple yet effective method to first retrieve the most relevant triplets from KGs and then rerank them, which are then concatenated with questions to be fed into language models. Extensive results on both CommonsenseQA and OpenbookQA datasets show that our method can outperform state-of-the-art up to 4.6% absolute accuracy.
• Abstract（参考訳）: 複雑な質問に答えるには知識グラフ(KG)に対する推論が必要となることが多い。 State-of-the-artメソッドは、しばしば質問の実体を利用してローカルサブグラフを検索し、それをKGエンコーダ、例えばグラフニューラルネットワーク(GNN)に入力してローカル構造をモデル化し、質問応答のための言語モデルに統合する。 しかし、このパラダイムは、局所的な部分グラフにおける知識の回収を制約し、KGに埋もれたより多様な三つ子を捨てる。 本稿では,まず最も関連性の高いトリプレットをkgsから抽出し,再ランク付けし,言語モデルに適用すべき質問に結合する,単純かつ効果的な手法を提案する。 CommonsenseQAとOpenbookQAの両方のデータセットの大規模な結果から、我々の手法は最先端の精度を4.6%まで上回ります。

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