Mar, 2019

基于问题回答语料库和知识库的问题回答学习

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TL;DR本论文提出了一种新型问题表示方式：模板，应用于十亿级别的知识库和百万级别的问答数据。通过学习用于特定目的的模板，系统 KBQA 可以有效地回答基础性问题和复杂问题，并在 QALD 基准测试中胜出其他工作。
question answeringknowledge basetemplatesrdfqald benchmarks
发现论文，激发创造
  • 知识库复杂问题回答的调查：最新进展和挑战

    本文介绍了复杂问答（QA）的最新进展，分别从基于信息检索和神经语义解析两个方向出发，提出了未来研究的方向，并介绍了阿里巴巴团队提出的模型。

    Jul, 2020

  • 走向语义网上的问答系统

    本文提出了一种基于 SPARQL 查询的多语言语义 Web 知识库问答（QA）方法，能够查询多个知识库，可轻松移植到其他知识库和语言。通过对五个不同的知识库和五种语言的评估，证明了该方法的影响。

    Mar, 2018

  • 知识库问答的比较研究

    本文比较了六个知识库问答系统在八个基准数据集上的表现，研究了各种问题类型、属性、语言和领域，提出了一个高级的映射算法来帮助现有模型取得更好的结果，并开发了一个 COVID-KGQA 的多语言语料库来鼓励 COVID-19 研究和多语言多样性的未来 AI，此外还讨论了主要发现及其影响、性能指南和一些未来改进。

    Nov, 2022

  • 大规模混合知识图谱上的问答系统

    BigText-QA 旨在开发一个综合 QA 系统，它能够回答基于一个知识图谱（KG）的更冗余形式的问题，该图谱将结构化和非结构化（即 “混合”）知识组织在统一的图形表示中，既有一个命名实体的规范集合，又有提供高度多样化的关系释义和丰富上下文信息的文本子句的开放集合。

    Dec, 2022

  • 交互式 KBQA：大型语言模型的知识库问答多轮交互

    通过与知识库进行直接交互生成逻辑形式，我们引入了 Interactive-KBQA 框架来解决知识库问答领域的问题，该框架包括三种通用 API 用于知识库交互，通过步骤推理过程注释数据集，展示了我们模型的适应性和潜力，并在低资源场景中以极少的示例达到了优秀的结果。

    Feb, 2024

  • 使用神经注意力结合全局知识信息对知识库进行问答

    本研究旨在提高基于知识库的问答系统的效果，通过使用神经网络中的注意力机制动态地表示问题，并结合全局知识来提高答案的表征，解决了词表外（OOV）问题，实验证明该方法在 WEBQUESTIONS 任务上有效。

    Jun, 2016

  • 复杂知识库问答：综述

    本文综述了近年来解决复杂问题的知识库问答的最新进展，介绍了语义分析和信息检索方法，总结了这两类方法在回答复杂问题时遇到的挑战，并详细解释了现有工作中使用的先进解决方案和技术，最后探讨了与复杂 KBQA 相关的若干有前途的研究方向。

    Aug, 2021

  • 复杂知识库问答调查：方法、挑战和解决方案

    本论文总结了解决复杂知识库问答任务所面临的挑战及其解决方案，介绍了语义解析方法和信息检索方法两种主流方法，并从两种方法的角度全面地回顾了高级方法及其解决方案，最后总结并讨论了未来研究的一些有前途的方向。

    May, 2021

  • FlexKBQA: 一个灵活的 LLM 驱动框架用于少样本知识库问答

    FlexKBQA 是一种利用大型语言模型解决少样本知识库问答任务的方法，通过自动化算法从知识库中生成多样的程序，利用语言模型将其转化为自然语言问题。该方法还引入了执行引导自训练的策略来缓解合成数据和真实用户问题之间的分布差异，并利用大型语言模型的推理能力来增强整个框架。在 GrailQA、WebQSP 和 KQA Pro 上的实验证明，FlexKBQA 在少样本甚至零样本情景下，只需少量注释即可达到令人印象深刻的结果，超过了所有之前的基准，并且接近于监督模型的性能，相对于完全监督模型性能达到 93%。我们认为 FlexKBQA 在大型和轻量级模型的更好集成方面代表了重要进展。

    Aug, 2023

  • QA 是新的 KR：将问题 - 答案对作为知识库

    本文提出了一种新的基于问题生成和实体链接的知识库生成方法，该知识库由小的模块化组件组成，支持关系查询和多跳推理，与用户信息需求相匹配。

    Jul, 2022