WSDMJan, 2021

通过学习中间监督信号提高多跳知识库问答

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TL;DR该研究提出一种新的师生网络方法来解决多跳知识库问答（KBQA）中中间缺乏监督信号的问题，利用前后向推理设计师网络产生更可靠的中间监督信号，并在三个基准数据集上展示了算法的有效性。
multi-hop knowledge base question answeringsupervision signalsteacher-student approachforward and backward reasoningkbqa task
发现论文，激发创造
  • 基于知识增强的迭代式指令生成和推理应用于知识库问答

    KBIGER 是一种使用知识图谱进行动态指令生成和推理的方法，用于解决多跳知识库问答的问题，并能够检测和修正中间实体的错误预测。

    Sep, 2022

  • 基于超图变换器的基于知识的视觉问答的弱监督多跳推理

    本文提出了一种新的基于超图的模型，用于解决知识库视觉问答中的多跳推理问题。该模型可以将高级问题的语义和知识库相结合，并通过超图内部和跨越两个超图之间的关联编码来预测答案。我们的实验证明了该方法的有效性。

    Apr, 2022

  • UniKGQA：基于知识图谱的多跳问答统一检索与推理

    UniKGQA 是一种新的多跳知识图谱问答方法，通过统一检索和推理模型架构和参数学习，基于预训练语言模型的语义匹配模块和匹配信息传播模块进行问题与关系的语义匹配，采用共同的预训练任务和检索以及推理定向的微调策略。

    Dec, 2022

  • 异质知识图谱的关联问题回答

    通过构建一个具有相同头部或尾部实体的关系之间的边的双重关系图，我们的方法在多个公开数据集上取得了显著的性能提升，提高了实体和关系的表示能力。

    Dec, 2023

  • 知识库问答中应更加关注关系探索

    本文提出了一种新的 RE-KBQA 框架，利用知识库中的关系来增强实体表示并引入额外的监督方法以提高知识库问答的效果，通过实验证明此框架的优越性，从而提高 F1 分数。

    May, 2023

  • 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

  • 多跳问答与生成综述

    本文提出了一个多跳问题回答（Multi-Hop QA）的具体与形式化定义，并对现有的 Multi-Hop QA 框架进行了组织和总结，同时介绍了创建多跳问题回答数据集的最佳方法，以系统全面地介绍这个有趣而具有挑战性的任务。

    Apr, 2022

  • 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

  • 无监督多跳问答通过问题生成

    本论文提出了 MQA-QG 框架，利用同质和异质数据源生成类人问答对数据，从而实现集成式自监督多跳 QA 模型训练，实验结果表明仅利用生成的数据即可训练出在 HybridQA 和 HotpotQA 数据集上分别达到监督学习性能 61% 和 83% 的多跳 QA 系统，同时利用生成数据进行预训练可以大大减少人工标注训练数据的需求。

    Oct, 2020

  • 询问以理解：多跳问答问题生成

    本文提出了一种基于问题生成的新型多跳问答方法，通过精心设计端到端的 QG 模块，在上下文理解中提出内在逻辑子问题，从而继承了 QD 方法的可解释性并表现出较高的性能。实验证明，我们提出的 QG 模块是有效的，在流畅性、一致性和多样性方面优于 QD 方法，并获得了人工评估的定量可解释性。

    Mar, 2022