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研究指现有CQA基准偏简单 并提出新基准

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AI 综述

Cosimo Gregucci 等作者研究发现,知识图谱复杂查询问答(CQA)的现有基准并不如设想中复杂:部分查询类型中高达 98% 的查询可归约为链接预测等更简单问题。这些作者称,在无法归约的查询上,当前 SOTA CQA 模型性能大幅下降。 作者据此提出一组需多跳推理的新基准,称其更贴近真实知识图谱的构建方式。系统性实验显示,现有方法在新基准上仍有明显不足。

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报道时间线

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10月15日
  1. arXiv:cs.AI
    复杂查询问答真的复杂吗?现有 CQA 基准被指失真

    研究发现,知识图谱复杂查询问答(CQA)现有基准并不如想象中复杂,部分查询类型中高达 98% 的查询可归约为链接预测等更简单问题。在无法归约的查询上,当前 SOTA CQA 模型性能大幅下降。作者据此提出一组需多跳推理的新基准,系统性实验显示现有方法仍有明显不足。

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