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J-GLOBAL ID：202202240966448735   整理番号：22A0979368

ExQuestion:知識グラフ上の質問応答のための拡張事実コーパス【JST・京大機械翻訳】

ExQuestions: An Expanded Factual Corpus for Question Answering over Knowledge Graphs

著者 (8件)： Franco Wellington (Federal University of Ceara ́,Crateu ́s,Brazil) ,  Franco Artur O. R. (Federal University of Ceara ́,Fortaleza,Brazil) ,  Avila Caio Viktor (Federal University of Ceara ́,Fortaleza,Brazil) ,  Cabral Lucas (Federal University of Ceara ́,Fortaleza,Brazil) ,  Maia Gilvan (Federal University of Ceara ́,Fortaleza,Brazil) ,  Pinheiro Vladia (University of Fortaleza,Fortaleza,Brazil) ,  Vidal Vania (Federal University of Ceara ́,Fortaleza,Brazil) ,  Machado Javam (Federal University of Ceara ́,Fortaleza,Brazil)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： ICSC  ページ： 235-242  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 知識グラフ(KG)への直感的なアクセスを提供することは,近年,研究の顕著な領域であった。特に,自然言語を用いてKG上のクエリをサポートするために,いくつかの質問応答(QA)アプローチを開発した。QAシステムは,非技術的ユーザがKGにおける情報にアクセスすることを可能にし,従って,グラフスキーマとクエリ言語を学習する必要性を調剤する。過去数年にわたるQA法の有意な進化にもかかわらず,非構造化自然言語と意味的変動性のようなKGに保存された構造化データの違いにより課題が残っている。特に,既存のQAデータセットは,著者らの知識の最良に対する質問-質問ペアに対する意味的変動性を欠いている。さらに,QAシステムで使用される多くのアプローチは,前処理または訓練ステップのための大きなデータセットを必要とするが,少数の特定のデータセットだけが公開されている。本論文では,知識グラフ(KGQA)上の共通センス知識を用いて,複数のパラフレーズ質問を持つ質問-回答データセットであるExQuessionを提示した。ExQuession 1https://zenodo.org/record/4947611#.YMeo6KhKjIUは,自然言語における質問,タイプによる自然言語における質問,SPARQL,および各質問のためのテンプレートを含む128000の質問-回答対を含む。データセットを補完し,複数のパラフレーゼ質問を持つ利点を説明した。ExQuessionデータセットは,研究コミュニティにおけるより広い使用と適応のための持続的URIで公開されている。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 言語 ,  前処理 ,  コミュニティ ,  自然言語 ,  質問応答システム ,  *コーパス
準シソーラス用語： 言い換え ,  クエリー ,  SPARQL ,  構造化データ ,  質問応答 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 知識グラフ ,  質問応答 ,  拡張 ,  コーパス