HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

vor 4 Monaten

EDG-basierte Fragezergliederung für komplexe Fragebeantwortung über Wissensbasen

{Yuzhong Qu Xiang Huang Yiheng Shu Xixin Hu}

Abstract

Wissensbasen-Fragebeantwortung (KBQA) zielt darauf ab, faktische Fragen über Wissensbasen (KBs) automatisch zu beantworten. Bei komplexen Fragen, die mehrere KB-Relationen oder Einschränkungen erfordern, stehen KBQA vor zahlreichen Herausforderungen, darunter die Verständnis von Fragen, die Komponenten-Verknüpfung (z. B. Entität-, Relation- und Typ-Verknüpfung) sowie die Abfragezusammensetzung. In diesem Artikel stellen wir eine neuartige Graphstruktur namens Entity Description Graph (EDG) vor, die die Struktur komplexer Fragen repräsentiert und dabei helfen kann, die oben genannten Probleme zu mildern. Unter Verwendung der EDG-Struktur gegebener Fragen implementieren wir ein QA-System über DBpedia, das als EDGQA bezeichnet wird. Umfangreiche Experimente zeigen, dass EDGQA sowohl auf LC-QuAD als auch auf QALD-9 Ergebnisse auf höchstem Stand der Technik übertrifft, und dass die auf EDG basierende Dekomposition eine erfolgversprechende Strategie für die Fragebeantwortung über Wissensbasen darstellt.

Benchmarks

BenchmarkMethodikMetriken
knowledge-base-question-answering-on-lc-quadEDGQA
F1: 53.1

KI mit KI entwickeln

Von der Idee bis zum Start — beschleunigen Sie Ihre KI-Entwicklung mit kostenlosem KI-Co-Coding, sofort einsatzbereiter Umgebung und den besten GPU-Preisen.

KI-Co-Coding
Sofort einsatzbereit GPUs
Beste Preise
Jetzt starten

Hyper Newsletters

Abonnieren Sie unsere neuesten Updates
Wir werden die neuesten Updates der Woche in Ihren Posteingang liefern um neun Uhr jeden Montagmorgen
Unterstützt von MailChimp
EDG-basierte Fragezergliederung für komplexe Fragebeantwortung über Wissensbasen | Forschungsarbeiten | HyperAI