Pesquisa de Doutorado da Veronica

PREMISSAS (1) Pergunta potencialmente incompleta (OK) a) Qual capital Brasil?  graph query (?v1, capital de, Brasil) ... incompleta em relação ao contexto temporal e proveniência   b) Qual capital Brasil HOJE?  graph query id1 (?v1, capital de, Brasil), (id1, período, HOJE) ... completa em relação ao contexto temporal e incompleta em relação a proveniência   c) Qual capital Brasil HOJE de acordo com a Lei Federal?  graph query id1 (?v1, capital de, Brasil), (id1, período, HOJE), (id1, fonte, ?v2), (?v2, tipo, Lei Federal) ... completa em relação ao contexto temporal e a proveniência Abordagem:   Interagir em caso de pergunta incompleta? NÃO. O usuário pode ter assumido um contexto implícito e saberia completar caso questionado mas talvez nem o usuário saiba completar o contexto da pergunta (caso da Betina). Responder sem Interagir ( One-Shot/Stateless ), completar o Contexto que foi mapeado e fornecer uma ÚNICA resposta composta por todas as Alegações Co...

Sumit Neelam, Udit Sharma, Hima Karanam, Shajith Ikbal, Pavan Kapanipathi, Ibrahim Abdelaziz, Nandana Mihindukulasooriya, Young-Suk Lee, Santosh K. Srivastava, Cezar Pendus, Saswati Dana, Dinesh Garg, Achille Fokoue, G. P. Shrivatsa Bhargav, Dinesh Khandelwal, Srinivas Ravishankar, Sairam Gurajada, Maria Chang, Rosario Uceda-Sosa, Salim Roukos, Alexander G. Gray, Guilherme Lima, Ryan Riegel, Francois P. S. Luus, L. Venkata Subramaniam: A Benchmark for Generalizable and Interpretable Temporal Question Answering over Knowledge Bases. CoRR abs/2201.05793 (2022) Abstract Knowledge Base Question Answering (KBQA) tasks that involve complex reasoning are emerging as an important research direction. However, most existing KBQA datasets focus primarily on generic multi-hop reasoning over explicit facts, largely ignoring other reasoning types such as temporal, spatial, and taxonomic reasoning. [Reasoning no sentido de inferir qual é o contexto de interesse] In this paper, we present a benchmark ...

GitHub https://github.com/Perevalov/qald_9_plus Apresentação no Youtube https://www.youtube.com/watch?v=W1w7CJTV48c Artigo https://arxiv.org/pdf/2202.00120v2.pdf 16th IEEE International Conference on SEMANTIC COMPUTING - ICSC 2022 January 26-28, 2022 Virtual QALD-9-plus: A Multilingual Dataset for Question Answering over DBpedia and Wikidata Translated by Native Speakers O artigo descreve a criação do dataset para benchmark de KGQA/KBQA usando o dataset original QALD-9 que continha perguntas em inglês que foram traduzidas automaticamente para outros idiomas com modelos de linguagem. Usaram "trabalhadores" para traduzir as perguntas e respostas para outras línguas. O QALD-9 original é sobre a DBPedia e "51 of the DBpedia queries were not transferable to Wikidata due to lack of corresponding data." Os KGs são incompletos, ou melhor, cobrem diferentes aspectos do mundo. Sobre outros datasets para benchmark QALD-9 contains 558 questions incorporating information of th...