論文の概要: HopPG: Self-Iterative Program Generation for Multi-Hop Question Answering over Heterogeneous Knowledge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.11257v1
• Date: Tue, 22 Aug 2023 08:00:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-23 18:40:00.593680
• Title: HopPG: Self-Iterative Program Generation for Multi-Hop Question Answering over Heterogeneous Knowledge
• Title（参考訳）: HopPG:不均一な知識を問うマルチホップ質問に対する自己判断型プログラム生成
• Authors: Yingyao Wang, Yongwei Zhou, Chaoqun Duan, Junwei Bao, Tiejun Zhao
• Abstract要約: ヘテロジニアス知識を用いたマルチホッププログラム生成のための自己定型フレームワークを提案する。 実験の結果,HopPGは既存のセマンティックパーシングベースラインよりも優れていることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.301654476158845
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: The semantic parsing-based method is an important research branch for knowledge-based question answering. It usually generates executable programs lean upon the question and then conduct them to reason answers over a knowledge base. Benefit from this inherent mechanism, it has advantages in the performance and the interpretability. However,traditional semantic parsing methods usually generate a complete program before executing it, which struggles with multi-hop question answering over heterogeneous knowledge. Firstly,a complete multi-hop program relies on multiple heterogeneous supporting facts, and it is difficult for models to receive these facts simultaneously. Secondly,these methods ignore the interaction information between the previous-hop execution result and the current-hop program generation. To alleviate these challenges, we propose a self-iterative framework for multi-hop program generation (HopPG) over heterogeneous knowledge, which leverages the previous-hop execution results to retrieve supporting facts and generate subsequent programs iteratively. We evaluate our model on MMQA-T^2. The experimental results show that HopPG outperforms existing semantic-parsing-based baselines, especially on the multi-hop questions.
• Abstract（参考訳）: 意味解析に基づく手法は知識に基づく質問応答の重要な研究分野である。 通常は、質問に頼って実行可能なプログラムを生成し、知識ベース上で答えを推論する。 このメカニズムの利点は、パフォーマンスと解釈可能性に利点があることです。 しかし、伝統的な意味解析手法は実行前に完全なプログラムを生成するのが一般的であり、ヘテロジニアスな知識を越えてマルチホップの質問に答えるのに苦労している。 第一に、完全マルチホッププログラムは複数の異種な支援事実に依存しており、モデルがこれらの事実を同時に受け取ることは困難である。 次に、前回のホップ実行結果と現在のホッププログラム生成との相互作用情報を無視する。 これらの課題を解決するために,前回のホップ実行結果を利用して支援事実を検索し,その後のプログラムを反復的に生成する,多目的プログラム生成(HopPG)のための自己定型フレームワークを提案する。 MMQA-T^2のモデルについて検討した。 実験の結果,HopPGは既存のセマンティックパーシングベースのベースライン,特にマルチホップ質問よりも優れていた。

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