論文の概要: Few-shot Transfer Learning for Knowledge Base Question Answering: Fusing Supervised Models with In-Context Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.08894v3
• Date: Thu, 13 Jun 2024 12:06:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-15 00:16:39.380973
• Title: Few-shot Transfer Learning for Knowledge Base Question Answering: Fusing Supervised Models with In-Context Learning
• Title（参考訳）: 知識ベース質問応答のためのFew-shot Transfer Learning:Fusing Supervised Models with In-Context Learning
• Authors: Mayur Patidar, Riya Sawhney, Avinash Singh, Biswajit Chatterjee, Mausam, Indrajit Bhattacharya,
• Abstract要約: 既存の知識ベース質問回答(KBQA)アーキテクチャは、注釈付きデータに飢えている。 KBQAでは,対象ドメインがラベル付きサンプルを少数提供している。 本稿では,複数のソース学習型検索器を用いてKB検索を行う新しいKBQAアーキテクチャFuSIC-KBQAを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.80841972133938
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Existing Knowledge Base Question Answering (KBQA) architectures are hungry for annotated data, which make them costly and time-consuming to deploy. We introduce the problem of few-shot transfer learning for KBQA, where the target domain offers only a few labeled examples, but a large labeled training dataset is available in a source domain. We propose a novel KBQA architecture called FuSIC-KBQA that performs KB-retrieval using multiple source-trained retrievers, re-ranks using an LLM and uses this as input for LLM few-shot in-context learning to generate logical forms. These are further refined using execution-guided feedback. Experiments over multiple source-target KBQA pairs of varying complexity show that FuSIC-KBQA significantly outperforms adaptations of SoTA KBQA models for this setting. Additional experiments show that FuSIC-KBQA also outperforms SoTA KBQA models in the in-domain setting when training data is limited.
• Abstract（参考訳）: 既存のKnowledge Base Question Answering (KBQA)アーキテクチャは、注釈付きデータに飢えているため、デプロイに時間と費用がかかる。 KBQAでは,対象ドメインが少数のラベル付きサンプルのみを提供するが,大規模なラベル付きトレーニングデータセットがソースドメインで利用可能である。 本稿では,複数のソーストレーニングされたレトリバーを用いてKB-retrievalを実行し,LLMを用いて再ランクし,これをLLMによる少数ショットインコンテキスト学習の入力として使用して論理形式を生成する,FuSIC-KBQAという新しいKBQAアーキテクチャを提案する。 これらは実行誘導フィードバックによってさらに洗練される。 複数のソースターゲットKBQAペアに対する様々な複雑さの実験は、FuSIC-KBQAがSoTA KBQAモデルの適応を著しく上回っていることを示している。 追加実験により、FuSIC-KBQAは訓練データに制限がある場合、ドメイン内設定でSoTA KBQAモデルよりも優れていることが示された。

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