DynamicER：用于RAG的动态实体消解
计算与语言
2024-10-16 v1 人工智能
摘要
在语言快速演变的背景下，解决持续更新知识库中新兴语言表达的任务仍具挑战性。这一挑战在检索增强生成（RAG）中尤为关键，因为新兴表达会阻碍相关文档的检索，导致生成器幻觉。为此，我们提出一种新任务，旨在解决新兴提及与动态实体的关系，并构建DynamicER基准测试。我们的基准包括动态实体消解和以实体为中心的知识密集型问答任务，分别评估实体链接和RAG模型对新表达式的适应性。我们发现，现有实体链接模型难以将这些新表达式链接到实体。因此，我们提出了一种具有持续适应性的时序分段聚类方法，有效管理不断变化的实体和新兴提及的时序动态。大量实验表明，我们的方法优于现有基线，显著提升了在已解决提及后的RAG模型在问答任务中的性能。
引用
@article{arxiv.2410.11494,
title = {DynamicER: Resolving Emerging Mentions to Dynamic Entities for RAG},
author = {Jinyoung Kim and Dayoon Ko and Gunhee Kim},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.11494},
year = {2024}
}
备注
EMNLP 2024 Main