Published January 1, 2021
| Version v1
Publication
Open
A Multi-label Multi-hop Relation Detection Model based on Relation-aware Sequence Generation
- 1. Ministry of Education of the People's Republic of China
- 2. Southeast University
- 3. University of Warwick
Description
Multi-hop relation detection in KnowledgeBase Question Answering (KBQA) aims at retrieving the relation path starting from the topic entity to the answer node based on a given question, where the relation path may comprise multiple relations.Most of the existing methods treat it as a single-label learning problem while ignoring the fact that for some complex questions, there exist multiple correct relation paths in knowledge bases.Therefore, in this paper, multi-hop relation detection is considered as a multi-label learning problem.However, performing multi-label multi-hop relation detection is challenging since the numbers of both the labels and the hops are unknown.To tackle this challenge, multi-label multi-hop relation detection is formulated as a sequence generation task.A relation-aware sequence relation generation model is proposed to solve the problem in an end-to-end manner.Experimental results show the effectiveness of the proposed method for relation detection and KBQA.
Translated Descriptions
⚠️
This is an automatic machine translation with an accuracy of 90-95%
Translated Description (Arabic)
يهدف اكتشاف العلاقة متعددة القفزات في الإجابة على أسئلة قاعدة المعرفة (KBQA) إلى استرجاع مسار العلاقة بدءًا من كيان الموضوع إلى عقدة الإجابة بناءً على سؤال معين، حيث قد يشتمل مسار العلاقة على علاقات متعددة. تتعامل معظم الطرق الحالية معها على أنها مشكلة تعلم ذات تسمية واحدة مع تجاهل حقيقة أنه بالنسبة لبعض الأسئلة المعقدة، توجد مسارات علاقة صحيحة متعددة في قواعد المعرفة. لذلك، في هذه الورقة، يعتبر اكتشاف العلاقة متعددة القفزات مشكلة تعلم متعددة التسميات. ومع ذلك، فإن إجراء اكتشاف العلاقة متعددة القفزات متعددة التسميات يمثل تحديًا نظرًا لأن أعداد كل من التسميات والقفزات غير معروفة. ولمواجهة هذا التحدي، تتم صياغة اكتشاف العلاقة متعددة القفزات متعددة التسميات كمهمة توليد تسلسل. يُقترح نموذج إنشاء علاقة تسلسلية مدركة لحل المشكلة بطريقة شاملة. تُظهر النتائج التجريبية فعالية الطريقة المقترحة للكشف عن العلاقة و KBQA.Translated Description (French)
La détection de relations à sauts multiples dans KnowledgeBase Question Answering (KBQA) vise à récupérer le chemin de relation allant de l'entité sujet au nœud de réponse en fonction d'une question donnée, où le chemin de relation peut comprendre plusieurs relations. La plupart des méthodes existantes le traitent comme un problème d'apprentissage à étiquette unique tout en ignorant le fait que pour certaines questions complexes, il existe plusieurs chemins de relation corrects dans les bases de connaissances. Par conséquent, dans cet article, la détection de relations à sauts multiples est considérée comme un problème d'apprentissage à étiquettes multiples. Cependant, la détection de relations à sauts multiples est difficile car le nombre d'étiquettes et de sauts est inconnu. Pour relever ce défi, la détection de relations à sauts multiples est formulée comme une tâche de génération de séquence. Un modèle de génération de relations à sauts multiples est proposé pour résoudre le problème de bout en bout. Les résultats expérimentaux montrent l'efficacité de la méthode proposée pour la détection de relations et KBQA.Translated Description (Spanish)
La detección de relaciones de saltos múltiples en KnowledgeBase Question Answering (KBQA) tiene como objetivo recuperar la ruta de relación que comienza desde la entidad del tema hasta el nodo de respuesta en función de una pregunta determinada, donde la ruta de relación puede comprender múltiples relaciones. La mayoría de los métodos existentes lo tratan como un problema de aprendizaje de etiqueta única mientras ignoran el hecho de que para algunas preguntas complejas existen múltiples rutas de relación correctas en las bases de conocimiento. Por lo tanto, en este documento, la detección de relaciones de saltos múltiples se considera un problema de aprendizaje de etiquetas múltiples. Sin embargo, realizar la detección de relaciones de saltos múltiples de etiquetas múltiples es un desafío ya que los números tanto de las etiquetas como de los saltos son desconocidos. Para abordar este desafío, la detección de relaciones de saltos múltiples de etiquetas múltiples se formula como una tarea de generación de secuencias. Se propone un modelo de generación de relaciones de secuencias consciente de relaciones para resolver el problema de una manera de extremo a extremo. Los resultados experimentales muestran la efectividad del método propuesto para la detección de relaciones y KBQA.Files
2021.findings-emnlp.404.pdf.pdf
Files
(308.4 kB)
| Name | Size | Download all |
|---|---|---|
|
md5:214cc5f2c936313bca9e60c82d7497c5
|
308.4 kB | Preview Download |
Additional details
Additional titles
- Translated title (Arabic)
- نموذج الكشف عن العلاقة متعددة القفزات متعدد التسميات بناءً على توليد التسلسل المدرك للعلاقة
- Translated title (French)
- Un modèle de détection de relation multi-sauts multi-étiquettes basé sur la génération de séquences tenant compte des relations
- Translated title (Spanish)
- Un modelo de detección de relación multi-salto multietiqueta basado en la generación de secuencia consciente de la relación
Identifiers
- Other
- https://openalex.org/W3213414441
- DOI
- 10.18653/v1/2021.findings-emnlp.404
References
- https://openalex.org/W1832693441
- https://openalex.org/W2114315281
- https://openalex.org/W2251079237
- https://openalex.org/W2605089588
- https://openalex.org/W2740006839
- https://openalex.org/W2946088473
- https://openalex.org/W2953049305
- https://openalex.org/W2962886429
- https://openalex.org/W2963620441
- https://openalex.org/W2963655104
- https://openalex.org/W2963682631