ACLApr, 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

PDF
TL;DR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。
发现论文，激发创造
  • 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

  • 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

  • GNN2R: 弱监督下基于知识图谱的理由提供问答

    本文提出了一种基于图神经网络的两步推理模型（GNN2R），可以在只有问题 - 最终答案对的弱监督下高效地提供最终答案和推理子图作为最终答案背后的理由，从而解决了知识图谱中基于多跳问题回答的解释生成问题。该模型在实验中表现出优于现有最先进方法的效果、效率和生成解释的质量。

    Dec, 2023

  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 基于跨模态知识推理的基于知识的视觉问答

    本文提出了基于多个知识图谱的知识的视觉问答模型，通过串联的 GRUC 模块，对不同模态的图像信息进行并行推理，最终利用图神经网络获得全局最优解，在三个流行基准数据集上获得新的 state-of-the-art 表现结果。

    Aug, 2020

  • 文本数据库中的图遍历检索和推理

    本文提出了 Graph-Hop 多链式及多跳式检索和推理范式，建立了新的 Benchmark ReasonGraphQA 来支持可解释的推理，论证其在推理多样性和规模方面的优势，并在现有证据检索和推理模型上进行了彻底的评估。

    May, 2023

  • 适配元知识图谱信息以进行少样本关系的多跳推理

    本文提出了一种元学习式的多跳知识图谱（KG）推理方法（Meta-KGR），适用于少样本关系中的查询回答（QA）任务，通过学习适应于不同关系的元参数，提高模型的推理能力，实验表明，在 Freebase 和 NELL 数据集上，Meta-KGR 在少样本场景下优于现有技术方法。

    Aug, 2019