Medan maskininlärning (ML) baserade metoder under de senaste åren har varit den populära metoden för att utveckla endto-end frågesvarssystem, sådana system ofta kämpar när ytterligare kunskap behövs för att korrekt svara på frågorna. Föreslagna alternativ innebär att översätta frågan och den naturliga språktexten till en logisk representation och sedan använda logiska resonemang. Detta alternativ vacklar dock när textens storlek blir större. För att ta itu med detta föreslår vi ett tillvägagångssätt som gör logiskt resonemang över premisser skrivna i naturlig språktext. Den föreslagna metoden använder de senaste funktionerna i Svarsset-programmering (ASP) för att ringa externa NLP-moduler (som kan vara baserade på ML) som utför enkel textadministrering. För att testa vårt tillvägagångssätt utvecklar vi en corpus baserad på livscykelfrågor och visade att vårt system uppnår upp till 18% prestandavinst jämfört med standard MCQ-lösare. Att utveckla intelligenta agenter som kan förstå naturligt språk, förnuft och använda allmänna kunskaper har varit ett av de långsiktiga målen för AI. För att följa utvecklingen mot detta mål har flera frågor som besvarar utmaningar föreslagits (Levesque, Davis och Morgenstern 2012; Richardson, Burges och Renshaw 2013; Rajpurkar m.fl. 2016)................................................................. Vårt arbete här är relaterat till den naturvetenskapliga frågan som svarar på utmaningen, ARISTO. Som visas i befintliga IR-baserade och end-to-end maskininlärningssystem fungerar bra på en delmängd vetenskapliga frågor, men det finns en betydande mängd frågor som verkar vara svårt för befintliga lösare. I detta arbete fokuserar vi på en viss genre av sådana frågor, nämligen frågor om livscykler (och mer allmänt, sekvenser), även om de har en liten närvaro i corpus. För att få en bättre förståelse av "livscykel" frågor och de "hårda" bland dem överväga frågorna från tabell 1. Texten i tabell 1, som beskriver livscykeln för en groda innehåller inte all kunskap som är nödvändig för att besvara frågorna. Alla frågor kräver faktiskt ytterligare kunskaper som inte ges i texten. Fråga 1 kräver att man känner till definitionen av "mitten" av en sekvens. Fråga 2 kräver kunskap om "mellan". Fråga tadpole med ben -I detta skede groddar groddarna ben (och sedan armar), har en längre kropp, och har ett mer distinkt huvud. Den andas fortfarande med gälar och har en svans. groda -I detta skede, den nästan mogna grodan andas med lungor och har fortfarande en del av sin svans. vuxen -Den vuxna grodan andas med lungor och har ingen svans (den har absorberats av kroppen). 3 å andra sidan kräver kunskap om "en bra indikator". Observera att för fråga 3 är det inte tillräckligt att veta om en vuxen groda har lungor eller om det är vuxenstadiet där grodan förlorar svansen för att avgöra om alternativ A är indikatorn eller alternativ B. Faktum är att en vuxen groda uppfyller båda villkoren. En vuxen groda har lungor och svansen absorberas i vuxenstadiet. Det är den unika egenskapen som bestämmer att alternativ B är en indikator för vuxenstadiet. Vi tror att systemet måste få tillgång till denna kunskap för att kunna besvara dessa frågor. Eftersom denna ytterligare kunskap om "mellan", "mellan", "indikator" (och några relaterade som visas senare) är tillämplig på alla sekvenser i allmänhet och inte är specifik för endast livscykler, syftar vi till att ge denna kunskap till frågesvarssystemet och sedan planerar att träna den så att den kan känna igen frågetyperna. Paradigmet för deklarativ programmering ger en naturlig lösning för att tillföra bakgrundskunskap. Också de befintliga semantiska tolker presterar bra på att känna igen frågor kategorier. De befintliga deklarativa programmeringsbaserade metoderna för att besvara frågor kräver dock att lokalerna (här är livscykeltexten) ges i logisk form. När det gäller frågan om livscykeln verkar detta vara ett mycket krävande och opraktiskt krav på grund av de många olika meningar som kan finnas i en livscykeltext. Även en livscykeltext i vårt dataset innehåller i genomsnitt 25 rader vilket gör översättningen mer utmanande. Den fråga som vi sedan tar upp är: "Kan systemet utnyttja den ytterligare kunskapen (t.ex. Kunskapen om en "indikator") utan att hela texten behöver ges på ett formellt språk?" Vi visar att genom att använda Svarsset-programmering och några av dess senaste funktioner (funktionssymboler) för att ringa externa moduler som är tränade för att göra enkel textförståelse, är det möjligt att göra deklarativt resonemang över text. Vi har utvecklat ett system som följer detta tillvägagångssätt som besvarar frågor från livscykeltexten genom att förklara begrepp som "mitten", "mellan", "indikator" över lokaler som ges i naturlig språktext. För att utvärdera vår metod har en ny datauppsättning skapats med hjälp av Amazon Mechanical Turk. Hela datasetet innehåller 5811 frågor som skapas av 41 livscykeltexter. En del av denna datauppsättning används för testning. Vårt system uppnådde upp till 18% prestandaförbättringar jämfört med standard basvärden. Våra bidrag i detta arbete är tvåfaldiga: a) vi föreslår en ny deklarativ programmeringsmetod som accepterar naturliga språktexter som lokal, vilket som ett resultat utökar antalet tillämpningar där deklarativ programmering kan tillämpas och också avsevärt minskar utvecklingstiden; b) vi skapar en ny datauppsättning av livscykeltexter och frågor (https://goo.gl/YmNQKp), som innehåller kommenterade logiska formulär för varje fråga.
Det sofistikerade system som presenteras av REF översätter både frågan och den givna naturliga språktexten till logisk representation, och använder logiska resonemang för att producera svaret.
Declarative Question Answering over Knowledge Bases containing Natural Language Text with Answer Set Programming
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}