Fact-centric informationsbehov är sällan en-shot; användare ställer vanligtvis uppföljande frågor för att utforska ett ämne. I en sådan konversationsmiljö, användarens indata är ofta ofullständiga, med enheter eller predikat utelämnade, och ungrammatical fraser. Detta innebär en enorm utmaning att ifrågasätta svarssystem (QA) som vanligtvis förlitar sig på signaler i fullfjädrade interrogativa meningar. Som lösning utvecklar vi Convex: en oövervakad metod som kan svara på ofullständiga frågor över ett kunskapsdiagram (KG) genom att upprätthålla konversationskontext med hjälp av enheter och predikat som hittills setts och automatiskt sluta sig till saknade eller tvetydiga bitar för uppföljningsfrågor. Kärnan i vår metod är en graf prospekteringsalgoritm som klokt expanderar en gräns för att hitta kandidatsvar på den aktuella frågan. För att utvärdera Convex släpper vi Conv Questions, ett crowdsourced-riktmärke med 11, 200 olika konversationer från fem olika domäner. Vi visar att Convex: (i) lägger till konversationsstöd till alla fristående QA-system, och (ii) överträffar toppmoderna baslinjer och strategier för att slutföra frågor.
En oövervakad metod, CONVEX, som använder en graf prospekteringsalgoritm presenteras i REF tillsammans med ett annat riktmärke, som heter Conv Questions.
Look before you Hop: Conversational Question Answering over Knowledge Graphs Using Judicious Context Expansion
{'venue': 'CIKM 2019', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}