HyperAIHyperAI
منذ 17 أيام

EntQA: ربط الكيان كإجابة على السؤال

Wenzheng Zhang, Wenyue Hua, Karl Stratos
EntQA: ربط الكيان كإجابة على السؤال
الملخص

النهج التقليدي لربط الكيانات يتضمن أولاً تحديد التصريحات (mentions) في مستند معين، ثم استنتاج الكيانات الكامنة وراءها في قاعدة المعرفة. وتشكل إحدى القيود الشهيرة لهذا النهج هي الحاجة إلى اكتشاف التصريحات دون معرفة الكيانات المرتبطة بها، وهو ما يُعد غير طبيعي وصعب التنفيذ. نقدّم نموذجًا جديدًا لا يعاني من هذه القيد يُسمى EntQA، وهو اختصار لـ "ربط الكيانات كإجابة على الأسئلة". يقوم نموذج EntQA أولاً باقتراح كيانات مرشحة باستخدام وحدة استرجاع سريعة، ثم يحلل المستند بدقة للعثور على التصريحات الخاصة بكل كيان مرشح باستخدام وحدة قراءة قوية. يجمع هذا النهج بين التقدم المحرز في ربط الكيانات وبين التقدم في الإجابة على الأسئلة في النطاق المفتوح، مع الاستفادة من النماذج المُدرّبة مسبقًا لاسترجاع الكيانات الكثيفة والفهم القرائي. على عكس الدراسات السابقة، لا يعتمد نموذج EntQA على قاموس التصريحات-المرشحات أو على مراقبة ضعيفة على نطاق واسع. وقد أظهر نموذج EntQA نتائج قوية على منصة تقييم GERBIL.

EntQA: ربط الكيان كإجابة على السؤال | أحدث الأوراق البحثية | HyperAI