論文の概要: TrustUQA: A Trustful Framework for Unified Structured Data Question Answering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.18916v1
• Date: Thu, 27 Jun 2024 06:13:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-28 15:06:48.872987
• Title: TrustUQA: A Trustful Framework for Unified Structured Data Question Answering
• Title（参考訳）: TrustUQA: 統一された構造化データ質問回答のための信頼できるフレームワーク
• Authors: Wen Zhang, Long Jin, Yushan Zhu, Jiaoyan Chen, Zhiwei Huang, Junjie Wang, Yin Hua, Lei Liang, Huajun Chen,
• Abstract要約: 信頼性の高いQAフレームワークであるUnifiedTQAを提案する。 我々は,3種類の構造化データを対象とした5つのベンチマークでUnifiedTQAを評価した。 既存の2つの構造化されたデータQAメソッドを上回り、データタイプ固有のベースラインと比較すると、そのうち2つが最先端である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.480862651323115
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Natural language question answering (QA) over structured data sources such as tables and knowledge graphs (KGs) have been widely investigated, for example with Large Language Models (LLMs). The main solutions include question to formal query parsing and retrieval-based answer generation. However, current methods of the former often suffer from weak generalization, failing to dealing with multiple sources simultaneously, while the later is limited in trustfulness. In this paper, we propose UnifiedTQA, a trustful QA framework that can simultaneously support multiple types of structured data in a unified way. To this end, it adopts an LLM-friendly and unified knowledge representation method called Condition Graph (CG), and uses an LLM and demonstration-based two-level method for CG querying. For enhancement, it is also equipped with dynamic demonstration retrieval. We have evaluated UnifiedTQA with 5 benchmarks covering 3 types of structured data. It outperforms 2 existing unified structured data QA methods and in comparison with the baselines that are specific to a data type, it achieves state-of-the-art on 2 of them. Further more, we demonstrates potential of our method for more general QA tasks, QA over mixed structured data and QA across structured data.
• Abstract（参考訳）: 表や知識グラフ(KG)などの構造化データソース上での自然言語質問応答(QA)は,例えばLarge Language Models(LLM)などで広く研究されている。 主な解決策は、質問から形式的なクエリ解析と検索ベースの回答生成である。 しかしながら、前者の現在の手法は、しばしば弱一般化に悩まされ、複数のソースを同時に扱うことができず、後者は信頼性に制限されている。 本稿では,複数種類の構造化データを統一的に同時にサポートできる信頼性の高いQAフレームワークUnifiedTQAを提案する。 この目的のために、LLMに親しみやすく統一された知識表現法であるCondition Graph(CG)を採用し、LCMとデモベースの2段階のCGクエリ手法を使用している。 強化のため、ダイナミックなデモ検索も備えている。 我々は,3種類の構造化データを対象とした5つのベンチマークでUnifiedTQAを評価した。 既存の2つの構造化されたデータQAメソッドを上回り、データタイプ固有のベースラインと比較すると、そのうち2つが最先端である。 さらに、より一般的なQAタスク、混合構造化データに対するQA、構造化データに対するQAの可能性を示す。

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