論文の概要: Two is Better Than One: Answering Complex Questions by Multiple Knowledge Sources with Generalized Links

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.05201v1
• Date: Mon, 11 Sep 2023 02:31:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-12 14:11:06.752027
• Title: Two is Better Than One: Answering Complex Questions by Multiple Knowledge Sources with Generalized Links
• Title（参考訳）: 2つは1より優れている: 一般化リンクによる複数の知識ソースによる複雑な質問への回答
• Authors: Minhao Zhang, Yongliang Ma, Yanzeng Li, Ruoyu Zhang, Lei Zou, Ming Zhou
• Abstract要約: 複数KB間の全リンクと部分リンクを利用して正しい回答を導出する新しいMulti-KB-QAタスクを定式化する。 そこで本研究では,KB埋め込みのすべてのリンク関係を符号化して,候補解のスコアとランク付けを行うマルチKB-QAを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.941956320431217
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Incorporating multiple knowledge sources is proven to be beneficial for answering complex factoid questions. To utilize multiple knowledge bases (KB), previous works merge all KBs into a single graph via entity alignment and reduce the problem to question-answering (QA) over the fused KB. In reality, various link relations between KBs might be adopted in QA over multi-KBs. In addition to the identity between the alignable entities (i.e. full link), unalignable entities expressing the different aspects or types of an abstract concept may also be treated identical in a question (i.e. partial link). Hence, the KB fusion in prior works fails to represent all types of links, restricting their ability to comprehend multi-KBs for QA. In this work, we formulate the novel Multi-KB-QA task that leverages the full and partial links among multiple KBs to derive correct answers, a benchmark with diversified link and query types is also constructed to efficiently evaluate Multi-KB-QA performance. Finally, we propose a method for Multi-KB-QA that encodes all link relations in the KB embedding to score and rank candidate answers. Experiments show that our method markedly surpasses conventional KB-QA systems in Multi-KB-QA, justifying the necessity of devising this task.
• Abstract（参考訳）: 複数の知識ソースを組み込むことは、複雑な事実的疑問に答える上で有益であることが証明されている。 複数の知識ベース(KB)を利用するために、従来の研究はすべてのKBをエンティティアライメントを通じて単一のグラフにマージし、その問題を解答(QA)に還元した。 実際には、KB間の様々なリンク関係がマルチKBよりもQAで採用される可能性がある。 整合性のあるエンティティ(すなわち完全なリンク)の間の同一性に加えて、抽象概念の異なる側面や型を表現する不整合性エンティティも問題(すなわち部分的リンク)で同一に扱われる。 したがって、以前の作業におけるKB融合は全ての種類のリンクを表現できず、QAのために複数のKBを理解する能力を制限する。 本研究では,複数KB間の全リンクと部分リンクを利用して正解を導出する新しいMulti-KB-QAタスクを定式化する。 最後に,kb組込み内のすべてのリンク関係をスコアとランク候補の回答にエンコードするマルチkb-qa手法を提案する。 実験の結果,本手法は従来のKB-QAシステムよりも優れていることがわかった。

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