基于子图排序与联合评分的简单问答
计算与语言
2020-02-13 v1 机器学习
机器学习
摘要
基于知识图谱的简单问答（KBSQA）是问答领域的一个主要研究方向。尽管仅处理简单问题，即可以通过单一知识库（KB）事实回答的问题，该任务既不简单也远未解决。针对子图选择与事实选择这两个主要步骤，研究界已提出多种复杂方法。然而，子图排序的重要性以及利用 KB 事实的主语—关系依赖性尚未得到充分探索。受此启发，我们提出一个统一框架来描述和分析现有方法。以该框架为起点，我们聚焦于两个方面：通过一种新颖的排序方法改进子图选择，以及通过提出一种联合评分 CNN 模型与一种强制分数良序的新损失函数来利用主语—关系依赖性。我们的方法在 SimpleQuestions 数据集上取得了新的 SOTA（准确率为 85.44%）。
引用
@article{arxiv.1904.04049,
title = {Simple Question Answering with Subgraph Ranking and Joint-Scoring},
author = {Wenbo Zhao and Tagyoung Chung and Anuj Goyal and Angeliki Metallinou},
journal= {arXiv preprint arXiv:1904.04049},
year = {2020}
}
备注
Accepted by The 2019 Annual Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics (NAACL-HLT 2019). 11 pages, 1 figure