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Más allá de los datos vistos: mejora de la generalización de KBQA mediante la generación de formas lógicas guiadas por esquemas

Created by
  • Haebom

Autor

Shengxiang Gao, Jey Han Lau, Jianzhong Qi

Describir

Este artículo propone un nuevo modelo, SG-KBQA, para abordar el problema de la respuesta a preguntas basadas en el conocimiento (KBQA), donde los elementos basados ​​en el conocimiento son invisibles durante la prueba. SG-KBQA mejora el rendimiento de la generalización al incorporar contexto de esquema en la recuperación de entidades y la generación de formas lógicas, aprovechando la rica semántica y el conocimiento de la estructura basada en el conocimiento. Los resultados experimentales demuestran que SG-KBQA supera a los modelos más avanzados en diversas configuraciones de prueba con dos conjuntos de datos de referencia de uso común. El código fuente está disponible en https://github.com/gaosx2000/SG_KBQA .

Takeaways, Limitations

Takeaways:
Un nuevo método para mejorar el rendimiento de generalización de KBQA aprovechando el contexto del esquema.
Logre un rendimiento que supere los modelos de vanguardia existentes
Reproducibilidad y mayor investigación posibles mediante código fuente abierto
Limitations:
Es necesaria la verificación del rendimiento en conjuntos de datos distintos de los dos conjuntos de datos de referencia presentados.
Es necesario un análisis más profundo de los efectos del contexto del esquema.
Se requiere evaluación del rendimiento en entornos de aplicación reales.
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