論文の概要: Framework for Question-Answering in Sanskrit through Automated Construction of Knowledge Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.07848v1
• Date: Wed, 11 Oct 2023 19:50:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-14 14:05:13.510220
• Title: Framework for Question-Answering in Sanskrit through Automated Construction of Knowledge Graphs
• Title（参考訳）: 知識グラフの自動構築によるサンスクリットにおける質問応答フレームワーク
• Authors: Hrishikesh Terdalkar and Arnab Bhattacharya
• Abstract要約: ファクトイドな質問に答えるために知識グラフを用いた自然言語質問回答システムをSammskdrtaで構築する。 約50%のファクトイド質問がシステムによって正しく答えられることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.730436931455357
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Sanskrit (sa\d{m}sk\d{r}ta) enjoys one of the largest and most varied literature in the whole world. Extracting the knowledge from it, however, is a challenging task due to multiple reasons including complexity of the language and paucity of standard natural language processing tools. In this paper, we target the problem of building knowledge graphs for particular types of relationships from sa\d{m}sk\d{r}ta texts. We build a natural language question-answering system in sa\d{m}sk\d{r}ta that uses the knowledge graph to answer factoid questions. We design a framework for the overall system and implement two separate instances of the system on human relationships from mah\=abh\=arata and r\=am\=aya\d{n}a, and one instance on synonymous relationships from bh\=avaprak\=a\'sa nigha\d{n}\d{t}u, a technical text from \=ayurveda. We show that about 50% of the factoid questions can be answered correctly by the system. More importantly, we analyse the shortcomings of the system in detail for each step, and discuss the possible ways forward.
• Abstract（参考訳）: サンスクリット (sa\d{m}sk\d{r}ta) は世界最大かつ最も多様な文学の1つである。 しかし、その知識を抽出することは、言語の複雑さや標準自然言語処理ツールの妥当性など、さまざまな理由から難しい課題である。 本稿では,sa\d{m}sk\d{r}ta テキストから,特定の種類の関係性に関する知識グラフを構築することの問題点を論じる。 sa\d{m}sk\d{r}taに自然言語質問応答システムを構築し,知識グラフを用いて事実的疑問に答える。 我々は、システム全体のフレームワークを設計し、このシステムの人間関係に関する2つのインスタンスをmah\=abh\=arata と r\=am\=aya\d{n}a と、bh\=avaprak\=a\'sa nigha\d{n}\d{t}u の同義関係に関する1つのインスタンスを実装した。 事実的質問の約50%がシステムによって正しく答えられることを示す。 より重要なことは、各ステップでシステムの欠点を詳細に分析し、考えられる方法について議論することです。

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