- Cross-Lingual Question Answering over Knowledge Base as Reading Comprehension [61.1]
知識ベース(xKBQA)に対する言語間質問応答は、提供された知識ベースとは異なる言語での質問に答えることを目的としている。 xKBQAが直面する大きな課題の1つは、データアノテーションのコストが高いことである。 読解パラダイムにおけるxKBQAの新しいアプローチを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Feb 2023 05:52:52 GMT) - xKBQAを解く際にナレッジベースからサブグラフを抽出、そこから自然言語のテキストを生成し、PLM-based xMRC モデルを用いて回答を得るというアプローチの提案（？）
- 構造化データを非構造化データにしてしまっている気がするが解釈はあっているだろうか・・・？（それでも大規模PLMの恩恵を受けた方が性能が高まるという事？）
- リポジトリはGitHub – luciusssss/xkbqa-as-mrc: Cross-Lingual Question Answering over Knowledge Base as Reading Comprehension, Findings of EACL 2023