論文の概要: Multi-hop Question Answering under Temporal Knowledge Editing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.00492v1
• Date: Sat, 30 Mar 2024 23:22:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-04 03:30:20.077308
• Title: Multi-hop Question Answering under Temporal Knowledge Editing
• Title（参考訳）: 時間的知識編集によるマルチホップ質問応答
• Authors: Keyuan Cheng, Gang Lin, Haoyang Fei, Yuxuan zhai, Lu Yu, Muhammad Asif Ali, Lijie Hu, Di Wang,
• Abstract要約: 知識編集(KE)におけるマルチホップ質問応答(MQA)は,大規模言語モデルの時代において大きな注目を集めている。 KEの下でのMQAの既存のモデルは、明示的な時間的コンテキストを含む質問を扱う場合、パフォーマンスが劣っている。 TEMPoral knowLEdge augmented Multi-hop Question Answering (TEMPLE-MQA) を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.356343796845662
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multi-hop question answering (MQA) under knowledge editing (KE) has garnered significant attention in the era of large language models. However, existing models for MQA under KE exhibit poor performance when dealing with questions containing explicit temporal contexts. To address this limitation, we propose a novel framework, namely TEMPoral knowLEdge augmented Multi-hop Question Answering (TEMPLE-MQA). Unlike previous methods, TEMPLE-MQA first constructs a time-aware graph (TAG) to store edit knowledge in a structured manner. Then, through our proposed inference path, structural retrieval, and joint reasoning stages, TEMPLE-MQA effectively discerns temporal contexts within the question query. Experiments on benchmark datasets demonstrate that TEMPLE-MQA significantly outperforms baseline models. Additionally, we contribute a new dataset, namely TKEMQA, which serves as the inaugural benchmark tailored specifically for MQA with temporal scopes.
• Abstract（参考訳）: 知識編集(KE)におけるマルチホップ質問応答(MQA)は,大規模言語モデルの時代において大きな注目を集めている。 しかしながら、KEの下でのMQAの既存のモデルは、明示的な時間的文脈を含む質問を扱う場合、性能が劣っている。 この制限に対処するため、TEMPoral knowLEdge augmented Multi-hop Question Answering (TEMPLE-MQA) という新しいフレームワークを提案する。 従来の方法とは異なり、TEMPLE-MQAはまずタイムアウェアグラフ(TAG)を構築し、編集知識を構造化された方法で保存する。 そして、提案した推論経路、構造検索、共同推論段階を通じて、TEMPLE-MQAは質問クエリ内の時間的コンテキストを効果的に識別する。 ベンチマークデータセットの実験では、TEMPLE-MQAがベースラインモデルを大幅に上回っていることが示されている。 さらに、時間的スコープを持つMQAに特化した最初のベンチマークとして機能する新しいデータセット、すなわちTKEMQAをコントリビュートする。

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