TimelineKGQA: A Comprehensive Question-Answer Pair Generator for Temporal Knowledge Graphs

要約

テンポラル ナレッジ グラフ (TKG) を使用した質問応答は、進化する事実と関係を理解するために重要ですが、データセットが限られていることと、カスタム QA ペアを生成する際の困難によってその開発が妨げられています。
私たちは、あらゆる TKG に適用できるユニバーサル時間 QA ジェネレーターである \textbf{TimelineKGQA} とともに、タイムラインとコンテキストの関係に基づく新しい分類フレームワークを提案します。
コードは、オープンソース Python パッケージとして \url{https://github.com/PascalSun/TimelineKGQA} から入手できます。

要約(オリジナル)

Question answering over temporal knowledge graphs (TKGs) is crucial for understanding evolving facts and relationships, yet its development is hindered by limited datasets and difficulties in generating custom QA pairs. We propose a novel categorization framework based on timeline-context relationships, along with \textbf{TimelineKGQA}, a universal temporal QA generator applicable to any TKGs. The code is available at: \url{https://github.com/PascalSun/TimelineKGQA} as an open source Python package.

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