ACLMay, 2023

基于知识库的空间碎片问题解答

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TL;DR本文提出一种基于 pipeline 分解方法的系统，能够回答复杂的自然语言查询，帮助工程师访问建模轨道空间碎片环境的知识库中的信息。该系统可以利用 GPT-3 生成的半合成数据和跨领域数据来进行训练，从而减少过拟合和快捷学习。
satellite operationsknowledge basesnatural language queriesorbital space debrisgpt-3
发现论文，激发创造
  • 超越 NED：基于知识库的复杂问答快速高效搜索空间削减

    CLOCQ 是一种基于 KB 感知信号的高效方法，通过 score-ordered KB 列表的前 k 个查询处理器，将语义匹配、与问题相关性、候选项间的协同性以及 KB 图的连接性信号相结合，剪枝掉搜索空间中的非相关部分，实验表明 CLOCQ 在复杂问题的 QA 基准测试中表现优于现有的基线。

    Aug, 2021

  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • SpaceQA: 关于太空任务和航天器概念设计的问题回答

    介绍了 SpaceQA，这是目前为止首个用于太空任务设计的开放域问答系统，并采用密集检索器和神经读取器的最先进架构，使用基于迁移学习的方法，证实了在领域特定标注数据缺乏的情况下优于微调。测试结果表明，系统能够更好地满足欧洲航天局信息共享和重复利用的需要。

    Oct, 2022

  • 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

  • 知识图谱查询

    本篇论文探讨了知识图谱的构建与查询，结合深度学习、信息检索和自然语言处理等学科展开研究，提出了一些新的挑战和机会。

    May, 2023

  • 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

  • 大规模混合知识图谱上的问答系统

    BigText-QA 旨在开发一个综合 QA 系统，它能够回答基于一个知识图谱（KG）的更冗余形式的问题，该图谱将结构化和非结构化（即 “混合”）知识组织在统一的图形表示中，既有一个命名实体的规范集合，又有提供高度多样化的关系释义和丰富上下文信息的文本子句的开放集合。

    Dec, 2022