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时间知识图谱问答(TKGQA)是KBQA中一个关注时间问题的重要子任务。时间问题包含时间约束、需要时间标记的答案,反映了现实世界事件的动态和演变性质。
时间知识图谱(TKG):
时态问题(Temporal Question):
时间知识图谱问答(TKGQA)任务:
给定时态知识图谱 G 和自然语言中的时态问题 q,TKGQA 任务的目标是使用 G 中的一组实体{ e | e ∈ E }或时间戳 {τ | τ ∈ T}来回答 q。
作者们根据问题内容、答案类型和复杂性三个维度对时态问题进行了分类:
问题内容(Question Content):
时态粒度(Temporal Granularity):问题可以根据其时态表达式的粒度进行分类,常见的粒度包括“年”、“月”、“日”,其中“年”是最常见的。
时态表达式(Temporal Expression):
问题可以基于其时态表达式的性质被分类为显式的或隐式的。显式的时态表达式可以在不需要额外上下文的情况下标准化(例如,“2023年9月”可以标准化为2023-09)。而隐式的时态表达式,如事件名称或具有时态范围的短语(例如,“2024年巴黎奥运会”),需要上下文信息才能被标准化为特定的时间间隔。
时态约束(Temporal Constraints):
时态约束的类型反映了时态表达式之间的时态关系。作者简化了 Allen 的内部代数用于时态推理,将其归纳为六种关系类型:Before/After(之前/之后)、Equal(相等)、Overlap(重叠)、During/Include(期间/包含)、Start/End(开始/结束)、Ordinal(序数)。
时态约束组合(Temporal Constraints Composition):
当一个问题中存在多个时态约束时,就会发生时态约束的组合。例如,“谁是2005年第一个要求与多哥会面的?”这个问题结合了 Equal 类型的约束“在2005年”和 Ordinal 类型的约束“第一个”,答案必须同时满足这两个约束。
答案类型(Answer Type):
时态问题可能需要的答案类型可以是实体的集合或时间戳的集合,时间戳的粒度会根据具体问题而变化。答案类型由问题词引导,例如“谁”用于实体,“哪一年”用于时间戳。
复杂性(Complexity):
KBQA 任务中定义复杂问题为需要从多个事实中检索答案的问题。受这些工作启发,作者也根据复杂性对时态问题进行了分类,将时态问题分为简单和复杂两类。
通常有四个步骤:
问题理解(Question Understanding):将自然语言问题转换为编码表示,以便于后续解析。例如,使用抽象意义表示(AMR)来捕捉时态词汇和隐式的时态约束。
逻辑解析(Logical Parsing):将编码的问题转换为未实例化的逻辑形式。这可能涉及到使用预定义的规则或模板来解析问题。
TKG 定位(TKG Grounding):通过TKG中的元素(实体、关系、时间戳)来定位未绑定的逻辑形式中的元素。
查询执行(Query Execution):执行定位后的逻辑形式,以从TKG中检索最终答案。一些方法在这一阶段进行时态推理。
通常有三个步骤:
TKG 嵌入(TKG Embedding):生成TKG元素(实体和时间戳)的嵌入表示,并创建候选答案池。
问题嵌入(Question Embedding):分析时态问题的语义,并整合与时间相关的信息,以嵌入问题。
答案排序(Answer Ranking):基于问题和候选答案的嵌入表示,对候选答案进行排序。
下表探讨了不同方法在处理简单和复杂问题时的表现,以及它们在处理显式和隐式时态表达、不同粒度的时态粒度、不同类型时态约束和组合时的能力。
该文章建立了一个关于时间问题分类体系,基于问题内容、答案类型和复杂性对问题进行分类。并现有方法分为两类:基于语义解析的方法和基于时间知识图谱嵌入的方法。
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