TransferNet：一种在关系图上用于多跳问答的有效且透明框架
计算与语言
2021-10-12 v2
摘要
多跳问答（QA）是一项具有挑战性的任务，因为它要求每一步都针对实体关系进行精确推理以得到答案。这些关系可表示为知识图中的标签（如\textit{spouse}）或文本语料中的文本（如\textit{they have been married for 26 years}）。现有模型通常通过预测顺序关系路径或聚合隐图特征来推断答案。前者难以优化，后者缺乏可解释性。本文中，我们提出TransferNet，一种用于多跳QA的有效且透明的模型，其在统一框架中支持标签与文本关系。TransferNet在多步中跨实体跳跃。每步中，它关注问题的不同部分，计算关系的激活分数，并以可微方式沿激活关系传递先前的实体分数。我们在三个数据集上开展广泛实验，表明TransferNet大幅超越SOTA模型。特别是在MetaQA上，其在2跳与3跳问题中达到100%准确率。通过定性分析，我们展示TransferNet具有透明且可解释的中间结果。
关键词
引用
@article{arxiv.2104.07302,
title = {TransferNet: An Effective and Transparent Framework for Multi-hop Question Answering over Relation Graph},
author = {Jiaxin Shi and Shulin Cao and Lei Hou and Juanzi Li and Hanwang Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2104.07302},
year = {2021}
}
备注
EMNLP 2021