EMNLPMay, 2020

连接信息点：基于常识问题回答的知识路径生成器

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TL;DR本文提出了使用具有知识的路径生成器增强普通常识问题回答框架的方法，并使用现有路径和最先进的语言模型外推，生成连接文本中一对实体的动态，可能是新颖的多跳关系路径，从而提供解决常识问题所需的结构化证据。两个数据集上的实验表明，我们的方法优于之前完全依赖 KG 知识的研究（精度提高了高达 6%），而且生成的路径通常是可解释的、新颖的，也与任务相关。
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发现论文，激发创造
  • 利用关系路径的混合语义进行知识图谱上的多跳问答

    本文提出了一种利用关系路径的混合语义来改善多跳知识图谱问答（KGQA）的方法，以较大程度的解决理解复杂问题的问题，通过实验证明该方法在多跳场景下的优越性。

    Sep, 2022

  • 生成式多跳问答任务的常识推理

    通过提出一种选择基于概念网络的常识信息和一种选择性门控的多头注意力机制，本文提出了一种生成式模型，用于解决阅读理解 QA 任务中的多跳关系抽取问题，并在 NarrativeQA 数据集上创造新的最先进结果。

    Sep, 2018

  • 将上下文融入知识图谱以用于常识问答

    本文提出一种通过利用外部实体描述来为知识理解提供上下文信息的方法，将其作为预训练语言模型的附加输入，以解决知识图谱融合到语言建模中的问题，并获得了常识 QA 数据集中最先进的结果和 OpenBookQA 中非生成模型中最好的结果。

    Dec, 2020

  • 多跳通识知识注入框架在零 - shot 通识问题回答中的应用

    本文提出了一种新颖的多跳常识知识注入框架，利用多跳推理范式探索符合语言逻辑的知识图关系，并进一步提出了基于知识图的两种多跳问答生成方法。通过对合成 QA 数据集进行对比学习，我们的方法注入了多跳常识知识。在五个常识问题回答基准测试上进行的大量实验表明，本框架取得了最先进的性能。

    May, 2023

  • 基于图的异构外部知识推理用于常识问答

    本文提出了一种基于知识库和维基百科文本的异构证据自动提取方法以回答常识问题，通过构建图形结构并使用图形卷积网络对邻居信息进行编码并利用图形注意力机制聚合证据来预测最终答案，成功地提高了 CommonsenseQA 数据集上的准确性达到了最先进水平。

    Sep, 2019

  • 知识图谱问答的变分推断

    本文介绍了一种基于知识图谱的问答系统，采取了一种新型的深度学习架构和端到端变分学习算法，可以同时处理问题中的噪声和多跳推理，在最新的基准数据集中取得了最优表现。

    Sep, 2017

  • 基于图形迭代检索多个知识源来提高常识问答

    该研究提出了一种将多种知识源集成起来的问题回答方法，着重利用基于图的迭代知识检索模块和答案感知的注意机制，从多个知识源中检索和综合背景知识，并在 CommonsenseQA 数据集上实现了最优的表现。

    Nov, 2020

  • KagNet: 基于知识的图网络用于常识推理

    该研究提出了一种基于知识图谱的语义推理框架，以解决常识性问题，并通过引入 KagNet 模型和 ConceptNet 外部资源，取得了在常识 QA 数据集上的最佳表现。

    Sep, 2019

  • QA-GNN: 用语言模型和知识图谱进行问答推理

    该研究提出了一种新模型 QA-GNN，通过关联系统知识图和语言模型，实现对问题与答案之间的共同推理，并取得了在常识和生物医学领域 QA 测试中优于现有模型的表现。

    Apr, 2021

  • 零样本常识问答的动态神经符号知识图谱构建

    通过动态生成常识知识图谱，我们提出了一种零 - shot 通识问答的方法，能够推理涉及文本场景中因果关系、影响和状态等方面的隐含世界知识，并实现了生成语义知识结构的功能，从而有效地推理出正确答案。

    Nov, 2019