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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.10849v2
• Date: Sat, 15 Jun 2024 20:42:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-19 05:27:06.198461
• Title: RetinaQA: A Robust Knowledge Base Question Answering Model for both Answerable and Unanswerable Questions
• Title（参考訳）: RetinaQA: 解答可能質問と解答不能質問の両方に対するロバストな知識ベース質問回答モデル
• Authors: Prayushi Faldu, Indrajit Bhattacharya, Mausam,
• Abstract要約: State-of-the-the-art Knowledge Base Question Answering (KBQA)モデルはすべての質問に答えられると仮定する。 単一KBQAアーキテクチャにおいて2つの重要なアイデアを統一する新しいモデルであるRetinaQAを提案する。 RetinaQAは、解答可能な問題と解答不能な問題の両方を扱う上で、最先端KBQAモデルの適応性を大幅に上回ることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.73807255464977
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: An essential requirement for a real-world Knowledge Base Question Answering (KBQA) system is the ability to detect answerability of questions when generating logical forms. However, state-of-the-art KBQA models assume all questions to be answerable. Recent research has found that such models, when superficially adapted to detect answerability, struggle to satisfactorily identify the different categories of unanswerable questions, and simultaneously preserve good performance for answerable questions. Towards addressing this issue, we propose RetinaQA, a new KBQA model that unifies two key ideas in a single KBQA architecture: (a) discrimination over candidate logical forms, rather than generating these, for handling schema-related unanswerability, and (b) sketch-filling-based construction of candidate logical forms for handling data-related unaswerability. Our results show that RetinaQA significantly outperforms adaptations of state-of-the-art KBQA models in handling both answerable and unanswerable questions and demonstrates robustness across all categories of unanswerability. Notably, RetinaQA also sets a new state-of-the-art for answerable KBQA, surpassing existing models.
• Abstract（参考訳）: 実世界の知識ベース質問回答システム(KBQA)の必須要件は、論理形式を生成する際の質問の回答可能性を検出することである。 しかし、最先端のKBQAモデルは全ての質問に答えられると仮定する。 近年の研究では、表面的に解答可能性を検出するために適合する場合、解答不可能な質問のカテゴリを満足して識別し、解答可能な質問に対して優れた結果を維持するのに苦労していることが判明している。 この問題に対処するために、単一のKBQAアーキテクチャにおいて2つの重要なアイデアを統一する新しいKBQAモデルであるRetinaQAを提案する。 (a)スキーマ関連の未解決性を扱うために、これらを生成するのではなく、候補論理形式を識別すること、 b) スケッチフィリングに基づくデータ関連不確定性を扱うための候補論理形式の構築。 以上の結果から, RetinaQAは, 問合せ可能な問合せと解答不能問合せの両処理において, 最先端KBQAモデルの適応性を大幅に向上し, 問合せ不能問合せのすべてのカテゴリにおいて頑健性を示した。 特にRetinaQAは、既存のモデルを上回る、回答可能なKBQAのための新しい最先端技術も設定している。

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