GenericsKB：一个通用语句知识库
计算与语言
2020-05-05 v1 人工智能
摘要
我们为 NLP 社区呈现一个新资源，即一个大型（350 万+ 句）的*通用语句*知识库，例如“树木从大气中去除二氧化碳”，从多个语料库中收集而来。这是首个包含*自然出现*的通用句子的资源，而非抽取或众包三元组，因此富含高质量、通用、语义完整的语句。所有 GenericsKB 句子均标注了其主题词、周边上下文（句子）以及（学习得到的）置信度。我们还发布了 GenericsKB-Best（100 万+ 句），包含 GenericsKB 中质量最佳的通用语句，并辅以从 WordNet 和 ConceptNet 选取、合成的高质量通用语句。在需要多跳推理的两个现有数据集（OBQA 和 QASC）的测试中，我们发现使用 GenericsKB 比使用大得多的语料库能获得更高分数和更好解释。这表明 GenericsKB 可作为 NLP 应用的有用资源，并为通用语句及其语义的语言学研究提供数据。GenericsKB 可在 https://allenai.org/data/genericskb 获取。
引用
@article{arxiv.2005.00660,
title = {GenericsKB: A Knowledge Base of Generic Statements},
author = {Sumithra Bhakthavatsalam and Chloe Anastasiades and Peter Clark},
journal= {arXiv preprint arXiv:2005.00660},
year = {2020}
}