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J-GLOBAL ID：202202286785188570   整理番号：22A0157196

SParseQA:知識グラフ上の複雑な自然言語質問応答のための逐次語再順序付けと構文解析【JST・京大機械翻訳】

SParseQA: Sequential word reordering and parsing for answering complex natural language questions over knowledge graphs

著者 (4件)： Bakhshi Mahdi (Department of Computer Engineering, Science and Research Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran) ,  Nematbakhsh Mohammadali (Department of Computer Engineering, University of Isfahan, Isfahan, Iran) ,  Mohsenzadeh Mehran (Department of Computer Engineering, Science and Research Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran) ,  Rahmani Amir Masoud (Future Technology Research Center, National Yunlin University of Science and Technology, Douliou, Yunlin 64002, Taiwan)
資料名： Knowledge-Based Systems  (Knowledge-Based Systems)
巻： 235  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： T0426A  ISSN： 0950-7051  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 知識グラフ上の自然言語質問(NLQs)に対する効果的なアプローチの一つは,2つの主な段階から成る。最初に,NLQに基づくクエリグラフを作成し,次に,構造化クエリを構築するために知識グラフ上でこのグラフを整合させた。第一段階の障害は,いくつかの暗黙語句が文章に存在するとしても,候補資源による質問解釈を構築する必要性である。第2段階では,重大な問題は,それらの対応する述語に多様なNLQ関係を写像することである。これらの問題を克服するために,本論文では,知識グラフ上で直接解消する不確実な質問グラフを構築し,精密化するための新しい逐次単語構文解析法を提案した。構文依存関係とその議論を認識するいくつかの事前定義ルールに頼る代わりに,質問グラフパターンの構造における対応する位置と同様にNLQにおける同定エンティティと変数を考察し,質問トリプルを構築した。最初に,NLQの規則依存性ツリーをレバーすることによって,文章単語を再順序付けした。次に,質問グラフ構造を,同定されたアイテムから始まって,新しいシーケンス後方を構文することによって構築する。続いて,質問グラフを,無利用要素を除去することによって精密化した。さらに,グラフ類似性プロセスにおける関係類似性測度を改善するために,関係パターン分類学に隠された知識を利用した。いくつかのベンチマークに関する実験的研究は,提案したアプローチが,複雑なNLQに答える有望な結果を達成するので,有効であることを示した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 測度 ,  不確実性 ,  パターン分類 ,  *構文分析 ,  *自然言語 ,  精密化 ,  類似性 ,  ベンチマーク ,  単語
準シソーラス用語： 述語 ,  クエリー ,  *順序づけ ,  グラフ構造 ,  エンティティ ,  *構文 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： RDF複合質問応答 ,  不確実な質問グラフ構築 ,  逐次単語再順序付けと構文解析 ,  関係パターンに基づく類似性

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： 知識グラフ ,  自然言語 ,  質問応答 ,  逐次 ,  順序付け ,  構文解析