Oct, 2021

SQALER: 通过分离多步问题和逻辑推理实现问答的扩展

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TL;DR通过多跳推理，我们提出了一种与知识图中的关系类型数量成比例的方法，具有出色的可扩展性，可以用于实现多项元 QA 数据集的目的，并实现了更具挑战性的 WebQuestionsSP 的最新技术水平。
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发现论文，激发创造
  • 基于多跳关系推理实现可扩展的知识感知问答

    本论文提出了一种新颖的知识感知方法，将预训练语言模型与多跳关系推理模块相结合，对外部知识图谱子图进行多跳关系推理。该方法统一了基于路径的推理方法和图神经网络，提高了可解释性和可伸缩性，并在常识问答和开放式书面问答数据集上证明了其有效性和可伸缩性，并通过案例研究进行了解释。

    May, 2020

  • 超关系知识图谱上的查询嵌入

    本文介绍了如何利用 Graph Neural Networks 来嵌入和回答超关系连接查询，以处理新型复杂查询，同时提出了一种提高查询效率的方法，并在实验证明 Qualifier 可以在多种查询模式下提高查询效果。

    Jun, 2021

  • 使用大型语言模型的知识图谱上的多跳问答

    鉴于知识图谱，以多跳问题为基础评估语言模型在知识图谱中的问答能力，展示了基于信息检索和语义解析的方法能够具有竞争力的性能。

    Apr, 2024

  • 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

  • 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

  • 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

  • 用于可解释性多跳科学问题回答的动态语义图构建和推理

    提出一种基于抽象意义表示（AMR）的语义图构建方法及推理模型，能够有效地检索更多有效的知识事实以填补知识空白，并在多次推理过程中提高推理透明度。该模型在两个科学多次问答数据集中得到了最新成果，包括那些使用附加知识图谱的方法，在保持 OpenBookQA 高可解释性的同时，实现了 ARC-Challenge 新的最佳结果。

    May, 2021

  • 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

  • 寻址再问：透明的逐步推理用于多跳问答

    本文提出了一个解释性逐步推理框架，将单跳支持句子识别和单跳问题生成结合起来，并利用当前跳的推理来推导出最终结果。我们使用一个统一的读者模型进行中间跳推理和最终跳推理，并采用联合优化来实现更精确和稳健的多跳推理，取得了良好的实验效果。

    Aug, 2022

  • 理解并改善生成式问答中的零样本多跳推理

    本文研究发现，生成式问答模型的多跳推理能力非常有限，但可以通过训练拼接单跳问题或逻辑形式的方式进行改进。

    Oct, 2022