이 논문은 질문에 답변하기 위해 필요한 정보가 여러 테이블에 분산되어 있는 경우, 이를 고려하여 테이블을 검색하는 방법을 제안한다.
기존 연구는 질문에 대한 답변이 단일 테이블에 있다고 가정하거나, 질문 분해를 통해 필요한 테이블을 찾는다. 그러나 이는 실제 상황에서 충분하지 않다. 많은 질문은 여러 테이블을 조인해야 답변할 수 있지만, 질문 자체에서는 이러한 조인 관계를 알 수 없기 때문이다.
이 논문에서는 테이블-질문 관련성과 테이블-테이블 관련성을 동시에 고려하는 재순위화 방법을 제안한다. 테이블-질문 관련성은 질문의 세부 내용과 테이블 컬럼의 관련성을 측정한다. 테이블-테이블 관련성은 테이블 간 조인 가능성을 측정한다. 이를 혼합 정수 계획법 문제로 정식화하여 최적의 테이블 집합을 선택한다.
실험 결과, 제안 방법이 기존 방법 대비 최대 9.3%의 F1 점수 향상과 5.4%의 정확도 향상을 보였다. 이는 제안 방법이 질문 답변을 위해 필요한 테이블을 더 정확하게 검색할 수 있음을 보여준다.
To Another Language
from source content
arxiv.org
Głębsze pytania