サブグラフランキングとジョイントスコアリングによる単純な質問応答【JST・京大機械翻訳】

Zhao Wenbo; Chung Tagyoung; Goyal Anuj; Metallinou Angeliki

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202220526920630 整理番号：22P0059720

サブグラフランキングとジョイントスコアリングによる単純な質問応答【JST・京大機械翻訳】

Simple Question Answering with Subgraph Ranking and Joint-Scoring

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発行年： 2019年04月03日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2019年04月03日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

知識グラフベースの単純な質問回答(KBSQA)は,質問回答における研究の主要な分野である。簡単な質問,即ち,単一知識ベース(KB)事実を通して答えることができる質問のみを扱うが,このタスクは,解決するのは簡単でない。2つの主なステップ,サブグラフ選択と事実選択に関して,研究コミュニティは洗練されたアプローチを開発した。しかし,サブグラフランキングの重要性と,KB事実の主題関係依存性の活用は,十分に調査されていない。これに動機付けられて,既存のアプローチを記述し,解析するための統一フレームワークを提示した。出発点としてこのフレームワークを用いて,2つの側面,すなわち,新しいランキング法によるサブグラフ選択の改善と,スコアの良次数を強制する新しい損失関数を持つ共同スコアリングCNNモデルを提案することにより,被験者関係依存性をレバーする。提案手法は,簡単なQuestionデータセット上で,最新の最先端技術(精度の85.44%)を達成した。【JST・京大機械翻訳】

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自然語処理 , その他の情報処理

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