Fugu-MT 論文翻訳(概要): Semantic Parsing with Candidate Expressions for Knowledge Base Question Answering

論文の概要: Semantic Parsing with Candidate Expressions for Knowledge Base Question Answering

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.00414v1
Date: Sun, 13 Oct 2024 22:15:41 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-11-05 05:46:46.169717
Title: Semantic Parsing with Candidate Expressions for Knowledge Base Question Answering
Title（参考訳）: 知識ベース質問応答のための候補表現を用いた意味的構文解析
Authors: Daehwan Nam, Gary Geunbae Lee,
Abstract要約: 本稿では,Seq2seq PLMを用いた知識ベース(KB)における意味解析の候補式を付加した文法を提案する。文法は、アクションを生産規則として定義し、我々の意味論は、型と候補式による制約の下での推論中のアクションを予測する。我々のセマンティクスはKQA ProとOvernightで最先端の精度を達成した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.795837146925278
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Semantic parsers convert natural language to logical forms, which can be evaluated on knowledge bases (KBs) to produce denotations. Recent semantic parsers have been developed with sequence-to-sequence (seq2seq) pre-trained language models (PLMs) or large language models, where the models treat logical forms as sequences of tokens. For syntactic and semantic validity, the semantic parsers use grammars that enable constrained decoding. However, the grammars lack the ability to utilize large information of KBs, although logical forms contain representations of KB elements, such as entities or relations. In this work, we propose a grammar augmented with candidate expressions for semantic parsing on a large KB with a seq2seq PLM. The grammar defines actions as production rules, and our semantic parser predicts actions during inference under the constraints by types and candidate expressions. We apply the grammar to knowledge base question answering, where the constraints by candidate expressions assist a semantic parser to generate valid KB elements. In experiments on two benchmarks, KQA Pro and Overnight, the constraints by candidate expressions increased the accuracy of our semantic parser, whether it was trained with strong supervision or weak supervision. Our semantic parser achieved state-of-the-art accuracies on KQA Pro and Overnight.
Abstract（参考訳）: 意味論的パーサーは自然言語を論理形式に変換し、知識ベース(KB)に基づいて評価して記述を生成する。近年、シーケンシャル・ツー・シークエンス(seq2seq)事前訓練言語モデル(PLM)や大規模言語モデルを用いて、論理形式をトークンのシーケンスとして扱うセマンティック・パーサーが開発されている。構文的および意味論的妥当性について、セマンティックパーサーは制約付き復号化を可能にする文法を使用する。しかし、文法にはKBの情報を多用する能力がないが、論理形式には実体や関係といったKB要素の表現が含まれている。本研究では,Seq2seq PLMを用いた大容量KB上でのセマンティック解析の候補式を付加した文法を提案する。文法は、アクションを生産ルールとして定義し、セマンティックパーザは、型と候補式による制約の下での推論中にアクションを予測する。この文法を知識ベース質問応答に適用し,候補表現による制約が意味解析に役立ち,有効なKB要素を生成する。 KQA ProとOvernightの2つのベンチマーク実験において、候補表現による制約は、強い監督と弱い監督によって訓練されたかに関わらず、セマンティックパーサーの精度を高めた。我々のセマンティックパーサーはKQA ProとOvernightで最先端の精度を達成した。

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