論文の概要: Semantic Parsing for Question Answering over Knowledge Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.06772v2
• Date: Sat, 27 Jan 2024 20:56:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-30 20:37:26.248574
• Title: Semantic Parsing for Question Answering over Knowledge Graphs
• Title（参考訳）: 知識グラフによる質問応答のための意味的パーシング
• Authors: Sijia Wei, Wenwen Zhang, Qisong Li, Jiang Zhao
• Abstract要約: 本稿では,知識グラフ上での質問応答のためのグラフ・ツー・セグメンテーション・マッピングを用いた新しい手法を提案する。 この手法は、これらの発話を解釈するための重要なアプローチである意味解析に焦点を当てている。 我々のフレームワークはルールベースとニューラルベースを組み合わせて意味セグメントのシーケンスを解析・構築する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.10647754288788
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we introduce a novel method with graph-to-segment mapping for question answering over knowledge graphs, which helps understanding question utterances. This method centers on semantic parsing, a key approach for interpreting these utterances. The challenges lie in comprehending implicit entities, relationships, and complex constraints like time, ordinality, and aggregation within questions, contextualized by the knowledge graph. Our framework employs a combination of rule-based and neural-based techniques to parse and construct highly accurate and comprehensive semantic segment sequences. These sequences form semantic query graphs, effectively representing question utterances. We approach question semantic parsing as a sequence generation task, utilizing an encoder-decoder neural network to transform natural language questions into semantic segments. Moreover, to enhance the parsing of implicit entities and relations, we incorporate a graph neural network that leverages the context of the knowledge graph to better understand question representations. Our experimental evaluations on two datasets demonstrate the effectiveness and superior performance of our model in semantic parsing for question answering.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,知識グラフ上での質問応答をグラフからセグメントにマッピングすることで,質問発話の理解を支援する手法を提案する。 この手法は、これらの発話を解釈するための重要なアプローチである意味解析に焦点を当てている。 課題は、暗黙の実体、関係、時間、順序性、質問内の集約といった複雑な制約を理解し、知識グラフによってコンテキスト化することにある。 本フレームワークはルールベースとニューラルベースを組み合わせて,高精度で包括的なセマンティックセグメント配列を解析・構築する。 これらのシーケンスはセマンティッククエリグラフを形成し、質問発話を効果的に表現する。 我々は,エンコーダ・デコーダニューラルネットワークを用いて,シーケンス生成タスクとして質問意味解析にアプローチし,自然言語質問を意味セグメントに変換する。 さらに,暗黙の実体と関係のパースを強化するために,ナレッジグラフの文脈を活用したグラフニューラルネットワークを取り入れ,質問表現の理解を深めた。 2つのデータセットに対する実験的な評価は,質問応答のセマンティック解析におけるモデルの有効性と優れた性能を示す。

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