异构源上的忠实时序问答
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2024-02-26 v1 计算与语言
摘要
时序问答（QA）涉及时间约束，例如“...在2019年”或“...在COVID之前”等短语。前者中时间是显式条件，后者中则是隐式的。最先进的方法在三个维度上存在局限性。首先，在神经推理中，时间约束仅是软匹配，从而产生无效或无法解释的答案。其次，对隐式时间问题的支持不足。第三，答案来自单一来源：知识库（KB）或文本语料库。我们提出了一个解决这些缺点的时序问答系统。首先，它强制执行时间约束，以提供有具体证据的忠实回答。其次，它恰当地处理隐式问题。第三，它在异构源上运行，以统一方式覆盖知识库、文本和网络表格。该方法包含三个阶段：（i）理解问题及其时间条件，（ii）从所有来源检索证据，（iii）忠实地回答问题。由于隐式问题在先前的基准中很少，我们引入了一种生成多样化问题的原则性方法。实验表明，相对于一组基线方法，性能更优。
引用
@article{arxiv.2402.15400,
title = {Faithful Temporal Question Answering over Heterogeneous Sources},
author = {Zhen Jia and Philipp Christmann and Gerhard Weikum},
journal= {arXiv preprint arXiv:2402.15400},
year = {2024}
}
备注
Accepted at WWW 2024