深度学习的最新进展极大地推动了语义解析的研究。此后,在许多下游任务中进行了改进,包括Web API的自然语言接口,文本到SQL的生成等。但是,尽管与这些任务有着密切的联系,但有关知识库的问题的研究(KBQA)的进展相对缓慢。我们将其确定并归因于KBQA的两个独特挑战,模式级的复杂性和事实级别的复杂性。在这项调查中,我们将KBQA放置在更广泛的语义解析文献中,并全面说明了现有的KBQA方法如何试图应对独特的挑战。无论面临什么独特的挑战,我们都认为我们仍然可以从语义解析的文献中汲取太大的灵感,这被现有的KBQA研究所忽略了。基于我们的讨论,我们可以更好地了解当前KBQA研究的瓶颈,并阐明KBQA的有希望的方向,以跟上语义解析的文献,尤其是在预训练的语言模型时代。
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在知识库(KBQA)上回答的问题对语义解析研究提出了一个独特的挑战,这是由于两个相互交织的挑战:大大的搜索空间和模式链接中的歧义。基于常规排名的KBQA模型依靠候选枚举步骤来减少搜索空间,在预测复杂查询方面具有灵活性而挣扎并具有不切实际的运行时间。在本文中,我们提出了Arcaneqa,这是一个基于新的一代模型,它既解决统一框架中的大型搜索空间和架构将挑战联系起来的挑战,以及两种相互增强的成分:动态程序诱导,以解决大型搜索空间和动态上下文化的编码,以用于模式链接。多个流行KBQA数据集的实验结果证明了Arcaneqa在有效性和效率方面的竞争性能高。
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知识基础问题回答(KBQA)旨在通过知识库(KB)回答问题。早期研究主要集中于回答有关KB的简单问题,并取得了巨大的成功。但是,他们在复杂问题上的表现远非令人满意。因此,近年来,研究人员提出了许多新颖的方法,研究了回答复杂问题的挑战。在这项调查中,我们回顾了KBQA的最新进展,重点是解决复杂问题,这些问题通常包含多个主题,表达复合关系或涉及数值操作。详细说明,我们从介绍复杂的KBQA任务和相关背景开始。然后,我们描述用于复杂KBQA任务的基准数据集,并介绍这些数据集的构建过程。接下来,我们提出两个复杂KBQA方法的主流类别,即基于语义解析的方法(基于SP)的方法和基于信息检索的方法(基于IR)。具体而言,我们通过流程设计说明了他们的程序,并讨论了它们的主要差异和相似性。之后,我们总结了这两类方法在回答复杂问题时会遇到的挑战,并解释了现有工作中使用的高级解决方案和技术。最后,我们结论并讨论了与复杂的KBQA有关的几个有希望的方向,以进行未来的研究。
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文本到SQL解析是一项必不可少且具有挑战性的任务。文本到SQL解析的目的是根据关系数据库提供的证据将自然语言(NL)问题转换为其相应的结构性查询语言(SQL)。来自数据库社区的早期文本到SQL解析系统取得了显着的进展,重度人类工程和用户与系统的互动的成本。近年来,深层神经网络通过神经生成模型显着提出了这项任务,该模型会自动学习从输入NL问题到输出SQL查询的映射功能。随后,大型的预训练的语言模型将文本到SQL解析任务的最新作品带到了一个新级别。在这项调查中,我们对文本到SQL解析的深度学习方法进行了全面的评论。首先,我们介绍了文本到SQL解析语料库,可以归类为单转和多转。其次,我们提供了预先训练的语言模型和现有文本解析方法的系统概述。第三,我们向读者展示了文本到SQL解析所面临的挑战,并探索了该领域的一些潜在未来方向。
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随着未来以数据为中心的决策,对数据库的无缝访问至关重要。关于创建有效的文本到SQL(Text2SQL)模型以访问数据库的数据有广泛的研究。使用自然语言是可以通过有效访问数据库(尤其是对于非技术用户)来弥合数据和结果之间差距的最佳接口之一。它将打开门,并在精通技术技能或不太熟练的查询语言的用户中引起极大的兴趣。即使提出或研究了许多基于深度学习的算法,在现实工作场景中使用自然语言来解决数据查询问题仍然非常具有挑战性。原因是在不同的研究中使用不同的数据集,这带来了其局限性和假设。同时,我们确实缺乏对这些提议的模型及其对其训练的特定数据集的局限性的彻底理解。在本文中,我们试图介绍过去几年研究的24种神经网络模型的整体概述,包括其涉及卷积神经网络,经常性神经网络,指针网络,强化学习,生成模型等的架构。我们还概述11个数据集,这些数据集被广泛用于训练Text2SQL技术的模型。我们还讨论了无缝数据查询中文本2SQL技术的未来应用可能性。
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文本到SQL引起了自然语言处理和数据库社区的关注,因为它能够将自然语言中的语义转换为SQL查询及其在构建自然语言接口到数据库系统中的实际应用。文本到SQL的主要挑战在于编码自然话语的含义,解码为SQL查询,并翻译这两种形式之间的语义。这些挑战已被最近的进步解决了不同的范围。但是,对于这项任务仍缺乏全面的调查。为此,我们回顾了有关数据集,方法和评估的文本到SQL的最新进展,并提供了这项系统的调查,解决了上述挑战并讨论潜在的未来方向。我们希望这项调查可以作为快速获取现有工作并激励未来的研究。
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A key missing ability of current language models (LMs) is grounding to real-world environments. Most existing work for grounded language understanding uses LMs to directly generate plans that can be executed in the environment to achieve the desired effects. It casts the burden of ensuring grammaticality, faithfulness, and controllability all on the LMs. We propose Pangu, a generic framework for grounded language understanding that capitalizes on the discriminative ability of LMs instead of their generative ability. Pangu consists of a symbolic agent and a neural LM working in a concerted fashion: the agent explores the environment to incrementally construct valid candidate plans, and the LM evaluates the plausibility of the candidate plans to guide the search process. A case study on the challenging problem of knowledge base question answering (KBQA), which features a massive environment, demonstrates the remarkable effectiveness and flexibility of Pangu: A BERT-base LM is sufficient for achieving a new state of the art on standard KBQA datasets, and larger LMs further improve the performance by a large margin. Pangu also enables, for the first time, effective few-shot in-context learning for KBQA with large LMs such as Codex.
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自动问题应答(QA)系统的目的是以时间有效的方式向用户查询提供答案。通常在数据库(或知识库)或通常被称为语料库的文件集合中找到答案。在过去的几十年里,收购知识的扩散,因此生物医学领域的新科学文章一直是指数增长。因此,即使对于领域专家,也难以跟踪域中的所有信息。随着商业搜索引擎的改进,用户可以在某些情况下键入其查询并获得最相关的一小组文档,以及在某些情况下从文档中的相关片段。但是,手动查找所需信息或答案可能仍然令人疑惑和耗时。这需要开发高效的QA系统,该系统旨在为用户提供精确和精确的答案提供了生物医学领域的自然语言问题。在本文中,我们介绍了用于开发普通域QA系统的基本方法,然后彻底调查生物医学QA系统的不同方面,包括使用结构化数据库和文本集合的基准数据集和几种提出的方​​法。我们还探讨了当前系统的局限性,并探索潜在的途径以获得进一步的进步。
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关于文本到SQL语义解析的最新研究取决于解析器本身或基于简单的启发式方法来理解自然语言查询(NLQ)。合成SQL查询时,没有可用的NLQ的明确语义信息,从而导致不良的概括性能。此外,如果没有词汇级的细粒度查询理解,查询与数据库之间的链接只能依赖模糊的字符串匹配,这会导致实际应用中的次优性能。考虑到这一点,在本文中,我们提出了一个基于令牌级的细粒度查询理解的通用,模块化的神经语义解析框架。我们的框架由三个模块组成:命名实体识别器(NER),神经实体接头(NEL)和神经语义解析器(NSP)。通过共同建模查询和数据库,NER模型可以分析用户意图并确定查询中的实体。 NEL模型将类型的实体链接到数据库中的模式和单元格值。解析器模型利用可用的语义信息并链接结果并根据动态生成的语法合成树结构的SQL查询。新发布的语义解析数据集的Squall实验表明,我们可以在WikiableQuestions(WTQ)测试集上实现56.8%的执行精度,这使最先进的模型的表现优于2.7%。
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Natural Language Generation (NLG) has improved exponentially in recent years thanks to the development of sequence-to-sequence deep learning technologies such as Transformer-based language models. This advancement has led to more fluent and coherent NLG, leading to improved development in downstream tasks such as abstractive summarization, dialogue generation and data-to-text generation. However, it is also apparent that deep learning based generation is prone to hallucinate unintended text, which degrades the system performance and fails to meet user expectations in many real-world scenarios. To address this issue, many studies have been presented in measuring and mitigating hallucinated texts, but these have never been reviewed in a comprehensive manner before. In this survey, we thus provide a broad overview of the research progress and challenges in the hallucination problem in NLG. The survey is organized into two parts: (1) a general overview of metrics, mitigation methods, and future directions; and (2) an overview of task-specific research progress on hallucinations in the following downstream tasks, namely abstractive summarization, dialogue generation, generative question answering, data-to-text generation, machine translation, and visual-language generation. This survey serves to facilitate collaborative efforts among researchers in tackling the challenge of hallucinated texts in NLG.
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The recent prevalence of pretrained language models (PLMs) has dramatically shifted the paradigm of semantic parsing, where the mapping from natural language utterances to structured logical forms is now formulated as a Seq2Seq task. Despite the promising performance, previous PLM-based approaches often suffer from hallucination problems due to their negligence of the structural information contained in the sentence, which essentially constitutes the key semantics of the logical forms. Furthermore, most works treat PLM as a black box in which the generation process of the target logical form is hidden beneath the decoder modules, which greatly hinders the model's intrinsic interpretability. To address these two issues, we propose to incorporate the current PLMs with a hierarchical decoder network. By taking the first-principle structures as the semantic anchors, we propose two novel intermediate supervision tasks, namely Semantic Anchor Extraction and Semantic Anchor Alignment, for training the hierarchical decoders and probing the model intermediate representations in a self-adaptive manner alongside the fine-tuning process. We conduct intensive experiments on several semantic parsing benchmarks and demonstrate that our approach can consistently outperform the baselines. More importantly, by analyzing the intermediate representations of the hierarchical decoders, our approach also makes a huge step toward the intrinsic interpretability of PLMs in the domain of semantic parsing.
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知识库问题的最现有的方法接听(KBQA)关注特定的基础知识库,原因是该方法的固有假设,或者因为在不同的知识库上评估它需要非琐碎的变化。然而,许多流行知识库在其潜在模式中的相似性份额可以利用,以便于跨知识库的概括。为了实现这一概念化,我们基于2级架构介绍了一个KBQA框架,该架构明确地将语义解析与知识库交互分开,促进了数据集和知识图中的转移学习。我们表明,具有不同潜在知识库的数据集预先灌注可以提供显着的性能增益并降低样本复杂性。我们的方法可实现LC-Quad(DBPedia),WEDQSP(FreeBase),简单问话(Wikidata)和MetaQA(WikiMovies-KG)的可比性或最先进的性能。
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Parsing natural language questions into executable logical forms is a useful and interpretable way to perform question answering on structured data such as knowledge bases (KB) or databases (DB). However, existing approaches on semantic parsing cannot adapt to both modalities, as they suffer from the exponential growth of the logical form candidates and can hardly generalize to unseen data. In this work, we propose Uni-Parser, a unified semantic parser for question answering (QA) on both KB and DB. We introduce the primitive (relation and entity in KB, and table name, column name and cell value in DB) as an essential element in our framework. The number of primitives grows linearly with the number of retrieved relations in KB and DB, preventing us from dealing with exponential logic form candidates. We leverage the generator to predict final logical forms by altering and composing topranked primitives with different operations (e.g. select, where, count). With sufficiently pruned search space by a contrastive primitive ranker, the generator is empowered to capture the composition of primitives enhancing its generalization ability. We achieve competitive results on multiple KB and DB QA benchmarks more efficiently, especially in the compositional and zero-shot settings.
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表问题回答(表QA)是指从表中提供精确的答案来回答用户的问题。近年来,在表质量检查方面有很多作品,但是对该研究主题缺乏全面的调查。因此,我们旨在提供表QA中可用数据集和代表性方法的概述。我们根据其技术将现有的表质量质量质量检查分为五个类别,其中包括基于语义的,生成,提取,基于匹配的基于匹配的方法和基于检索的方法。此外,由于表质量质量质量检查仍然是现有方法的一项艰巨的任务,因此我们还识别和概述了一些关键挑战,并讨论了表质量质量检查的潜在未来方向。
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长期以来,可以将可以应用于新数据库的文本到SQL解析器的重要性已得到认可,实现此目标的关键步骤是架构链接,即在生成SQL时正确地识别未见列或表的提及。在这项工作中,我们提出了一个新颖的框架,以通过基于PoinCar \'e距离指标的探测程序从大规模预训练的语言模型(PLM)中引起关系结构,并使用诱导的关系来增强基于图的解析器为了更好的模式链接。与常用的基于规则的架构链接方法相比,我们发现探测关系也可以稳健地捕获语义对应关系,即使提及和实体的表面形式不同。此外,我们的探测过程完全不受监督,不需要其他参数。广泛的实验表明,我们的框架在三个基准测试中设定了新的最新性能。我们从经验上验证我们的探测程序确实可以通过定性分析找到所需的关系结构。
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机器学习方法尤其是深度神经网络取得了巨大的成功,但其中许多往往依赖于一些标记的样品进行训练。在真实世界的应用中,我们经常需要通过例如具有新兴预测目标和昂贵的样本注释的动态上下文来解决样本短缺。因此,低资源学习,旨在学习具有足够资源(特别是培训样本)的强大预测模型,现在正在被广泛调查。在所有低资源学习研究中,许多人更喜欢以知识图(kg)的形式利用一些辅助信息,这对于知识表示变得越来越受欢迎,以减少对标记样本的依赖。在这项调查中,我们非常全面地审查了90美元的报纸关于两个主要的低资源学习设置 - 零射击学习(ZSL)的预测,从未出现过训练,而且很少拍摄的学习(FSL)预测的新类仅具有可用的少量标记样本。我们首先介绍了ZSL和FSL研究中使用的KGS以及现有的和潜在的KG施工解决方案,然后系统地分类和总结了KG感知ZSL和FSL方法,将它们划分为不同的范例,例如基于映射的映射,数据增强,基于传播和基于优化的。我们接下来呈现了不同的应用程序,包括计算机视觉和自然语言处理中的kg增强预测任务,还包括kg完成的任务,以及每个任务的一些典型评估资源。我们最终讨论了一些关于新学习和推理范式的方面的一些挑战和未来方向,以及高质量的KGs的建设。
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在这项工作中,我们专注于从自然语言问题中生成SPARQL查询的任务,然后可以在知识图(kgs)上执行。我们假设已经提供了黄金实体和关系,其余的任务是与Sparql词汇一起以正确的顺序排列它们,并输入令牌以产生正确的SPARQL查询。到目前为止,尚未对此任务进行深入探索,因此我们使用BERT嵌入的BART,T5和PGN(指针发电机网络)进行了深入探讨,因此,请在PLM ERA中寻找此任务的新基础,在dbpedia和wikidata kgs上。我们表明T5需要特殊的输入令牌化,但是在LC-Quad 1.0和LC-Quad 2.0数据集上产生最先进的性能,并且从以前的工作中优于特定于任务的模型。此外,这些方法可以为问题进行语义解析,以使输入的一部分需要复制到输出查询,从而在KG语义解析中启用新的范式。
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Subject to the huge semantic gap between natural and formal languages, neural semantic parsing is typically bottlenecked by its complexity of dealing with both input semantics and output syntax. Recent works have proposed several forms of supplementary supervision but none is generalized across multiple formal languages. This paper proposes a unified intermediate representation (IR) for graph query languages, named GraphQ IR. It has a natural-language-like expression that bridges the semantic gap and formally defined syntax that maintains the graph structure. Therefore, a neural semantic parser can more precisely convert user queries into GraphQ IR, which can be later losslessly compiled into various downstream graph query languages. Extensive experiments on several benchmarks including KQA Pro, Overnight, GrailQA, and MetaQA-Cypher under standard i.i.d., out-of-distribution, and low-resource settings validate GraphQ IR's superiority over the previous state-of-the-arts with a maximum 11% accuracy improvement.
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Current SQL generators based on pre-trained language models struggle to answer complex questions requiring domain context or understanding fine-grained table structure. Humans would deal with these unknowns by reasoning over the documentation of the tables. Based on this hypothesis, we propose DocuT5, which uses off-the-shelf language model architecture and injects knowledge from external `documentation' to improve domain generalization. We perform experiments on the Spider family of datasets that contain complex questions that are cross-domain and multi-table. Specifically, we develop a new text-to-SQL failure taxonomy and find that 19.6% of errors are due to foreign key mistakes, and 49.2% are due to a lack of domain knowledge. We proposed DocuT5, a method that captures knowledge from (1) table structure context of foreign keys and (2) domain knowledge through contextualizing tables and columns. Both types of knowledge improve over state-of-the-art T5 with constrained decoding on Spider, and domain knowledge produces state-of-the-art comparable effectiveness on Spider-DK and Spider-SYN datasets.
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学习捕获文本表对齐对于文本到SQL等任务至关重要。一个模型需要正确识别对列和值的自然语言引用,并在给定的数据库架构中将其扎根。在本文中,我们为文本到SQL提出了一个新颖的弱监督结构接地预处理框架(strug),可以有效地学习基于平行的文本表语料库来捕获文本表对齐。我们确定了一组新的预测任务:列接地,价值接地和列值映射,并利用它们为文本表编码预处理。此外,为了评估更现实的文本表对齐设置下的不同方法,我们基于蜘蛛dev设置的新评估集蜘蛛现实化,并明确提及已删除的列名,并采用八个现有的文本到SQL数据集以进行交叉 - 数据库评估。在所有设置中,Strug对Bert-Large都有显着改善。与现有的预训练方法(例如Grappa)相比,Strug在蜘蛛方面的性能相似,并且在更现实的集合上都优于所有基线。蜘蛛现实的数据集可从https://doi.org/10.5281/zenodo.5205322获得。
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