异构源上的忠实时态问答
本文提出了一种对时间知识图进行问答的框架,包括一个时间戳估计模块和一个考虑时间顺序的知识图嵌入编码器,能够有效地解决问题中时间相关的挑战,并且在时间知识图问答基准上获得了显著的性能提升。
Mar, 2022
通过在段落中找到对时间相关问题的答案,我们的工作旨在利用一种被广泛应用于一般问答的方法,即答案提取。为了训练我们的模型,我们提出了一个新的数据集,灵感来自于 SQuAD,并专门为提供丰富的时间信息进行了调整。我们选择了适应于历史上最重要冲突的文集 WikiWars。我们的评估表明,通过训练进行模式匹配的深度学习模型,可以适应于处理时间相关问题,但需要对答案直接存在于文本中的问题进行回答。
Nov, 2023
本文提出了一种新颖的方法,其中使用针对特定类别问题的时间事实提取技术辅助 Knowledge Base Question Answering,以解决由于知识库不完整和实体 / 关系链接错误而无法检索所有相关事实的问题,实验结果显示,相对于传统方法,本文方法的答案准确性提高了约 30%。
Mar, 2022
提出了一个新的时间上下文感知问答(TCQA)框架,通过时间上下文依赖的数据生成框架训练模型,提供了一个用于评估 QA 模型时间感知能力的度量标准,通过数据集和代码验证,TCQA 模型在 TimeQA 数据集上的 F1 分数优于基线模型至少 8.5。
Oct, 2023
本文提出了构建一种基于时间敏感的问答数据集,用于评估长文档 QA 系统的时间推理能力,针对现有的 QA 数据集缺乏时序问题的问题,展示出当前现有的 SoTA QA 系统(如 BigBird 和 FiD)对于时间推理的能力仍不完备,在此基础上提出将该数据集作为开发更加敏感于时间推理的 NLP 模型的基准测试。
Aug, 2021
通过引入半结构化表中的时间问题回答任务,并使用 TempTabQA 数据集评估现有模型的时间推理能力,我们观察到即使是表现最好的 LLMs 在 F1 得分上也比人类表现差 13.5 个百分点以上,因此我们的数据集有潜力成为改进 NLP 模型时间推理能力的具有挑战性的基准。
Nov, 2023
给出了用于回答知识图谱上有关时间性问题的 Semantic Framework of Temporal Constraints 框架与基于实体的查询生成方法 SF-TQA,并针对不同知识库进行了评估实验。
Oct, 2022
本文从两个角度,即时间问题的分类和基于语义解析和知识图嵌入的方法论分类,对时间知识图问答(TKGQA)进行了全面概述,为该领域的发展提供了参考,并激发了进一步研究的动力。
Jun, 2024
本文介绍了一种多层架构,可以增强当前 QA 系统的功能,使其能够处理不同类型的复杂问题,并以多语言层面进行评估与比较。其中,我们设计了一个专用层来处理不同类型的时间问题,通过对原始问题表达的时间关系进行分解和重组,获得了更加准确的答案,并取得了显著的效果提升。
Jan, 2014
本文提出了一种基于嵌入感知的方法,名为 'Temporal Question Reasoning' (TempoQR),用于回答复杂的基于时间的知识图谱问答。实验表明,TempoQR 在复杂的时间问题上比现有的先进方法提高了 25-45 个百分点,并且更好地泛化到看不见的问题类型。
Dec, 2021