Knowledge Base Completion using Web-Based Question Answering and Multimodal Fusion

要約

タイトル：Webベースの質問応答とマルチモーダル融合を使用した知識ベースの完成

要約：

– 現在、多大な量の知識を保持するために、大規模な知識ベースが構築されているが、その知識ベースは非常に不完全である。

– この問題を解決するために、私たちは、マルチモーダル融合による構造化情報と非構造化情報を結合したWebベースの質問応答システムを提案し、知識ベースの欠落している情報を補強する。

– 知識ベース完成のために、Web上の非構造化情報を利用するため、私たちは、マルチモーダル特徴と質問テンプレートを用いたWebベースの質問応答システムを設計し、欠落している事実を抽出することができ、わずかな質問で非常に良い性能を発揮します。

– 抽出の品質を向上させるために、質問応答システムは、エンティティタイプやエンティティ間の関連性など、知識ベースからの構造化情報を利用します。

要約(オリジナル)

Over the past few years, large knowledge bases have been constructed to store massive amounts of knowledge. However, these knowledge bases are highly incomplete. To solve this problem, we propose a web-based question answering system system with multimodal fusion of unstructured and structured information, to fill in missing information for knowledge bases. To utilize unstructured information from the Web for knowledge base completion, we design a web-based question answering system using multimodal features and question templates to extract missing facts, which can achieve good performance with very few questions. To help improve extraction quality, the question answering system employs structured information from knowledge bases, such as entity types and entity-to-entity relatedness.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, OpenAI