Dec, 2022

检测知识库问题的可回答性：我的知识是否足够？

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TL;DR探讨知识库问答系统中基于知识库的不完整性所导致的问题，并提出了 GrailQAbility 数据集。测试两种最先进的知识库问答模型，发现两种模型无法准确检测和回答无法回答的问题，因此需要进一步研究使知识库问答系统能够克服这个问题。
发现论文，激发创造
  • 信息查询问答中的挑战：无法回答的问题和段落检索

    本文分析了预训练语言模型在信息查找问题回答方面的挑战和解决方案，包括段落选择和答案预测。作者人手对多语言数据集进行了分类和标注，在此基础上提出了未来在数据集收集和模型开发方面的研究前景。

    Oct, 2020

  • 复杂知识库问答：综述

    本文综述了近年来解决复杂问题的知识库问答的最新进展，介绍了语义分析和信息检索方法，总结了这两类方法在回答复杂问题时遇到的挑战，并详细解释了现有工作中使用的先进解决方案和技术，最后探讨了与复杂 KBQA 相关的若干有前途的研究方向。

    Aug, 2021

  • 基于问题回答语料库和知识库的问题回答学习

    本论文提出了一种新型问题表示方式：模板，应用于十亿级别的知识库和百万级别的问答数据。通过学习用于特定目的的模板，系统 KBQA 可以有效地回答基础性问题和复杂问题，并在 QALD 基准测试中胜出其他工作。

    Mar, 2019

  • 知识库问答的比较研究

    本文比较了六个知识库问答系统在八个基准数据集上的表现，研究了各种问题类型、属性、语言和领域，提出了一个高级的映射算法来帮助现有模型取得更好的结果，并开发了一个 COVID-KGQA 的多语言语料库来鼓励 COVID-19 研究和多语言多样性的未来 AI，此外还讨论了主要发现及其影响、性能指南和一些未来改进。

    Nov, 2022

  • 知识库复杂问题回答的调查：最新进展和挑战

    本文介绍了复杂问答（QA）的最新进展，分别从基于信息检索和神经语义解析两个方向出发，提出了未来研究的方向，并介绍了阿里巴巴团队提出的模型。

    Jul, 2020

  • RETINAQA：一个能够应对可回答和不可回答问题的知识库问答模型

    提出了一种名为 RetinaQA 的新的 KBQA 模型，与当前最先进的 KBQA 模型相比，在可回答和不可回答问题方面都表现出更强的性能，并在不可回答类别上显示了鲁棒性，同时还在可回答 KBQA 方面建立了新的技术水平，超过了现有的模型。

    Mar, 2024

  • 走向语义网上的问答系统

    本文提出了一种基于 SPARQL 查询的多语言语义 Web 知识库问答（QA）方法，能够查询多个知识库，可轻松移植到其他知识库和语言。通过对五个不同的知识库和五种语言的评估，证明了该方法的影响。

    Mar, 2018

  • 利用知识感知阅读器提高不完整知识库的问答性能

    提出一种新的端到端问答模型，使用不完整知识库和一组检索到的文本片段学习如何汇聚答案证据，首先在与问题相关的知识库子图中累积实体知识，然后在潜在空间中重构问题并根据手头的累积实体知识读取文字，最后汇总来自知识库和文本的证据以预测答案，在广泛使用的 KBQA 基准 WebQSP 上，我们的模型在不同程度 KB 不完整的情况下均实现了一致的改进。

    May, 2019

  • 复杂知识库问答调查：方法、挑战和解决方案

    本论文总结了解决复杂知识库问答任务所面临的挑战及其解决方案，介绍了语义解析方法和信息检索方法两种主流方法，并从两种方法的角度全面地回顾了高级方法及其解决方案，最后总结并讨论了未来研究的一些有前途的方向。

    May, 2021

  • 开放世界知识库中的完整性、召回率和否定性：一项调查

    本文介绍了有关知识库的完整性、回溯和否定的表示、提取和推断的方法，以及对应的方法及其工作原理的基本方法，并针对两类受众提出了解决不完备知识库方面的建议。

    May, 2023