이 논문은 지식 그래프에서 논리 질의 응답 문제를 다룬다. 지식 그래프의 불완전성으로 인해 발생하는 문제를 해결하기 위해 프롬프트 융합 기반의 질의 인식 프레임워크 Pro-QE를 제안한다.
지식 그래프의 불완전성에는 두 가지 측면이 있다:
기존 연구는 주로 지식 그래프의 엣지 누락 문제에 초점을 맞추었지만, 새로운 개체 등장 문제는 간과되었다.
또한 대부분의 기존 방법은 각 논리 연산자를 별도로 처리하여 질의 전체에 대한 포괄적인 이해가 부족했다.
Pro-QE는 다음과 같은 특징을 가진다:
새로운 벤치마크 데이터셋을 구축하여 실험을 수행했으며, 제안 모델이 기존 모델 대비 우수한 성능을 보였다.
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by Zezhong Xu,P... في arxiv.org 03-20-2024
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