論文の概要: RETINAQA : A Knowledge Base Question Answering Model Robust to both Answerable and Unanswerable Questions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.10849v1
• Date: Sat, 16 Mar 2024 08:08:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-19 21:25:31.295619
• Title: RETINAQA : A Knowledge Base Question Answering Model Robust to both Answerable and Unanswerable Questions
• Title（参考訳）: 知識ベース質問応答モデルRETINAQA
• Authors: Prayushi Faldu, Indrajit Bhattacharya, Mausam,
• Abstract要約: 最先端のKBQAモデルは質問の回答可能性を想定している。 未解決のすべてのカテゴリを扱えるモデルはありません。 本稿では KBQA の新しいモデル RetinaQA を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.73807255464977
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: State-of-the-art KBQA models assume answerability of questions. Recent research has shown that while these can be adapted to detect unaswerability with suitable training and thresholding, this comes at the expense of accuracy for answerable questions, and no single model is able to handle all categories of unanswerability. We propose a new model for KBQA named RetinaQA that is robust against unaswerability. It complements KB-traversal based logical form retrieval with sketch-filling based logical form construction. This helps with questions that have valid logical forms but no data paths in the KB leading to an answer. Additionally, it uses discrimination instead of generation to better identify questions that do not have valid logical forms. We demonstrate that RetinaQA significantly outperforms adaptations of state-of-the-art KBQA models across answerable and unanswerable questions, while showing robustness across unanswerability categories. Remarkably, it also establishes a new state-of-the art for answerable KBQA by surpassing existing models
• Abstract（参考訳）: 最先端のKBQAモデルは質問の回答可能性を想定している。 近年の研究では、これらは適切なトレーニングやしきい値の設定によって不解性を検出することができるが、これは答え可能な質問の正確さを犠牲にしており、不解性のすべてのカテゴリを単一のモデルで処理できないことが示されている。 本稿では KBQA の新しいモデル RetinaQA を提案する。 KB-traversalベースの論理形式検索とスケッチフィリングベースの論理形式構築を補完する。 これは有効な論理形式を持つが、KB内のデータパスが解答に繋がらない質問に役立ちます。 さらに、ジェネレーションの代わりに差別を使用して、有効な論理形式を持たない質問をよりよく識別する。 RetinaQAは、解答不可能な質問にまたがって最先端KBQAモデルの適応を著しく上回り、解答不可能なカテゴリ間で堅牢性を示す。 注目すべきは、既存のモデルを超えることで、回答可能なKBQAのための新しい最先端技術を確立することだ。

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