Each year the International Semantic Web Conference accepts a set of Semantic Web Challenges to establish competitions that will advance the state of the art solutions in any given problem domain. The SeMantic AnsweR Type prediction task (SMART) was part of ISWC 2020 challenges. Question type and answer type prediction can play a key role in knowledge base question answering systems providing insights that are helpful to generate correct queries or rank the answer candidates. More concretely, given a question in natural language, the task of SMART challenge is, to predict the answer type using a target ontology (e.g., DBpedia or Wikidata).


翻译:国际语义网络会议每年接受一系列语义网络挑战,以建立竞赛,推进任何特定问题领域的最新解决方案。 语义网络类型预测任务(SMART)是国际空间和水文学委员会2020年挑战的一部分。 问题类型和答案类型预测可以在知识基础问题解答系统中发挥关键作用,这些系统提供有助于产生正确查询的洞察力或对回答对象进行排名。 更具体地说,考虑到自然语言的问题,SMART挑战的任务是利用目标本体学(如DBpedia或Wikigata)预测答案类型。

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