In order to answer natural language questions over knowledge graphs, most processing pipelines involve entity and relation linking. Traditionally, entity linking and relation linking has been performed either as dependent sequential tasks or independent parallel tasks. In this paper, we propose a framework called "EARL", which performs entity linking and relation linking as a joint single task. EARL uses a graph connection based solution to the problem. We model the linking task as an instance of the Generalised Travelling Salesman Problem (GTSP) and use GTSP approximate algorithm solutions. We later develop EARL which uses a pair-wise graph-distance based solution to the problem.The system determines the best semantic connection between all keywords of the question by referring to a knowledge graph. This is achieved by exploiting the "connection density" between entity candidates and relation candidates. The "connection density" based solution performs at par with the approximate GTSP solution.We have empirically evaluated the framework on a dataset with 5000 questions. Our system surpasses state-of-the-art scores for entity linking task by reporting an accuracy of 0.65 to 0.40 from the next best entity linker.


翻译:为了回答关于知识图表的自然语言问题,大多数处理管道都涉及实体和关系连接。传统上,实体连接和关系连接是作为依附的相继任务或独立的平行任务来进行的。在本文件中,我们提议了一个称为“EARL”的框架,用于将实体连接和关系连接为一个共同的任务。EARL使用基于图形的连接解决方案来解决这个问题。我们将连接任务作为通用旅行销售员问题(GTSP)的一个实例来模拟,并使用GSP的近似算法解决方案。我们后来开发了EARL, 使用双对称的图形距离方法解决问题。系统通过引用知识图表来确定问题的所有关键词之间的最佳语义连接。这是通过利用实体候选人和关系候选人之间的“连接密度”实现的。基于“连接密度”的解决方案与近似GSP的解决方案相当。我们用实验性的方式评估了与5000个问题有关的数据集的框架。我们的系统超过了与实体连接任务的状态-艺术分数,方法是报告下一个最佳实体链接链接器的准确度0.65至0.40。

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