EMNLPNov, 2022

Uni-Parser: 知识库和数据库问答的统一语义分析器

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TL;DR本文介绍了 Uni-Parser，一种用于问答（QA）的统一语义解析器，旨在应对知识库（KB）和数据库（DB）中的结构化数据，通过引入原语的概念，使得候选逻辑形式数量线性增长，避免了指数级增长和泛化问题，并且实现了与原语不同操作的复杂逻辑形式的生成和预测，通过对比原语排名器的修剪，增强了其泛化能力，实现了在多个 KB 和 DB QA 基准测试中更为高效和有竞争力的结果，特别是在组合和零 - shot 设置方面。
发现论文，激发创造
  • 面向知识图谱的对话问答的语义解析

    本文介绍了使用自然语言处理技术的语义解析器，将用户的自然语言问题转化为有形式定义的查询语句，通过大规模知识图谱实现。作者提供了一个数据集，其中，用户问题采用 Sparql 语言解析，并对执行结果对系统回答进行注释。通过两种不同的语义解析方法，我们提出了挑战：如何处理大规模词汇，如何建模对话语境，如何处理多实体查询语句，并实现对新问题进行泛化。作者希望我们的数据集能够为开发会话式语义解析器提供有效的测试平台。本文的数据集和模型已经发布，详情请见链接。

    Jan, 2023

  • UniK-QA: 面向开放域问答的结构化和非结构化知识统一表示

    该研究致力于利用结构化、非结构化和半结构化知识来源（如文本、表格、列表和知识库）进行开放域问题回答，并提出了统一的方法，将它们转化为文本并采用检索 - 阅读器模型，从而大大提高了在知识库问题回答任务上的表现，并将异构知识来源融合成一个简单且有效的统一知识模型，并在两个流行的问答基准测试中（自然问题和网络问题）继续提高最新的图形方法等级，分别为 3.5 和 2.6 点。

    Dec, 2020

  • 基于语义解析的知识库问答

    本综述探讨了基于知识库的问题回答（KBQA）的两个独特挑战，并综述了现有 KBQA 方法的解决方法，其中建议通过深度学习领域的语义分析研究成果，解决当前 KBQA 研究遇到的瓶颈，特别是在预训练语言模型的时代。

    Sep, 2022

  • 从解析 - 执行到解析 - 执行 - 精炼：改进知识库复杂问题回答的语义解析器

    本研究提出了一种名为 parse-execute-refine 的模型，它能够通过对推理过程进行逐步演示的方式，提高 KoPL 语义解析器的推理能力，该模型在三个方面的增强：解析阶段，执行阶段和细化阶段，在进行复杂知识库问答的任务中，比当前最先进的基线模型表现更好。

    May, 2023

  • 可执行的神经语义解析器的学习

    本文介绍了一种神经语义解析器，可以将自然语言表达式映射到逻辑形式，以在特定任务环境中执行，如知识库或数据库，生成响应。解析器使用基于转换的方法生成具有树形结构的逻辑形式，结合由逻辑语言定义的通用树生成算法和领域一般性操作。解析器的生成过程由结构化循环神经网络建模，提供句子上下文和生成历史的丰富编码，以进行预测。为了解决自然语言和逻辑形式标记之间的不匹配，探讨了各种注意机制。最后，我们考虑了神经语义解析器的不同训练设置，包括全监督训练、弱监督训练和远程监督训练。对各种数据集的实验表明了我们解析器的有效性。

    Nov, 2017

  • 半结构表上的组合语义分析

    通过使用问题 - 答案对作为监督，本文在半结构化表格中回答复杂问题的新任务上同时提高了语义解析的知识源的广度和逻辑复合度的深度，提出了一种由强类型约束引导的逻辑形式驱动的解析算法，并创建了一个新的包含 22,033 个复杂问题的维基百科表格数据集进行了评估。

    Aug, 2015

  • 弱监督基于知识的问答逻辑形式的有效搜索

    本文针对知识库问答的弱监督问题，提出了一种基于操作预测的搜索方法，缩小了搜索空间，避免了冗余逻辑形式，减少了噪声，从而在 CSQA 数据集上将准确率和召回率分别提高了 5 个百分点。

    Sep, 2019

  • 通过混合问题解析和执行回答文本中的复杂问题

    提出了一个结合神经网络和符号方法的问题解析和执行框架，在 MuSiQue、2WikiQA、HotpotQA 和 NQ 等数据集中表现出优异的性能，同时高效的暴露了它的推理过程。

    May, 2023

  • 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

  • 语义解析调研

    本文综述了语义解析系统的各种组件及从初始基于规则的方法到当前程序综合的神经方法的重要进展，重点探讨了使用不同程度监督的方法，并强调了学习此类系统所涉及的关键挑战。

    Dec, 2018