QAnswer -Enhanced Entity Matching for Question Answering over Linked Data

Abstract. QAnswer is a question answering system that uses DBpedia as a knowledge base and converts natural language questions into a SPARQL query. In order to improve the match between entities and relations and natural language text, we make use of Wikipedia to extract lexicalizations of the DBpedia entities and then match them with the question. These entities are validated on the ontology, while missing ones can be inferred. The proposed system was tested in the QALD-5 challenge and it obtained a F1 score of 0.30, which placed QAnswer in the second position in the challenge, despite the fact that the system used only a small subset of the properties in DBpedia, due to the long extraction process

Answering Count Questions with Structured Answers from Text

In this work we address the challenging case of answering count queries in web search, such as ``number of songs by John Lennon''. Prior methods merely answer these with a single, and sometimes puzzling number or return a ranked list of text snippets with different numbers. This paper proposes a methodology for answering count queries with inference, contextualization and explanatory evidence. Unlike previous systems, our method infers final answers from multiple observations, supports semantic qualifiers for the counts, and provides evidence by enumerating representative instances. Experiments with a wide variety of queries, including existing benchmark show the benefits of our method, and the influence of specific parameter settings. Our code, data and an interactive system demonstration are publicly available at https://github.com/ghoshs/CoQEx and https://nlcounqer.mpi-inf.mpg.de/

Systematic review of question answering over knowledge bases

Over the years, a growing number of semantic data repositories have been made available on the web. However, this has created new challenges in exploiting these resources efficiently. Querying services require knowledge beyond the typical user’s expertise, which is a critical issue in adopting semantic information solutions. Several proposals to overcome this dif- ficulty have suggested using question answering (QA) systems to provide user‐friendly interfaces and allow natural language use. Because question answering over knowledge bases (KBQAs) is a very active research topic, a comprehensive view of the field is essential. The purpose of this study was to conduct a systematic review of methods and systems for KBQAs to identify their main advantages and limitations. The inclusion criteria rationale was English full‐text articles published since 2015 on methods and systems for KBQAs.info:eu-repo/semantics/publishedVersio

Easing the questioning of semantic biomedical data

Researchers have been using semantic technologies as essential tools to structure knowledge. This is particularly relevant in the biomedical domain, where large dataset are continuously generated. Semantic technologies offer the ability to describe data and to map and linking distributed repositories, creating a network where the searching interface is a single entry point. However, the increasing number of semantic data repositories that are publicly available is creating new challenges related to its exploration. Despite being human and machine-readable, these technologies are much more challenging for end-users. Querying services usually require mastering formal languages and that knowledge is beyond the typical user’s expertise, being a critical issue in adopting semantic web information systems. In particular, the questioning of biomedical data presents specific challenges for which there are still no mature proposals for production environments. This paper presents a solution to query biomedical semantic databases using natural language. The system is at the intersection between semantic parsing and the use of templates. It makes it possible to extract information in a friendly way for users who are not experts in semantic queries.FCT - Portuguese Foundation for Science and Technology supports Arnaldo Pereira (Ph.D. Grant PD/BD/142877/2018).info:eu-repo/semantics/publishedVersio

Entities with quantities : extraction, search, and ranking

Quantities are more than numeric values. They denote measures of the world’s entities such as heights of buildings, running times of athletes, energy efficiency of car models or energy production of power plants, all expressed in numbers with associated units. Entity-centric search and question answering (QA) are well supported by modern search engines. However, they do not work well when the queries involve quantity filters, such as searching for athletes who ran 200m under 20 seconds or companies with quarterly revenue above $2 Billion. State-of-the-art systems fail to understand the quantities, including the condition (less than, above, etc.), the unit of interest (seconds, dollar, etc.), and the context of the quantity (200m race, quarterly revenue, etc.). QA systems based on structured knowledge bases (KBs) also fail as quantities are poorly covered by state-of-the-art KBs. In this dissertation, we developed new methods to advance the state-of-the-art on quantity knowledge extraction and search.Zahlen sind mehr als nur numerische Werte. Sie beschreiben Maße von Entitäten wie die Höhe von Gebäuden, die Laufzeit von Sportlern, die Energieeffizienz von Automodellen oder die Energieerzeugung von Kraftwerken - jeweils ausgedrückt durch Zahlen mit zugehörigen Einheiten. Entitätszentriete Anfragen und direktes Question-Answering werden von Suchmaschinen häufig gut unterstützt. Sie funktionieren jedoch nicht gut, wenn die Fragen Zahlenfilter beinhalten, wie z. B. die Suche nach Sportlern, die 200m unter 20 Sekunden gelaufen sind, oder nach Unternehmen mit einem Quartalsumsatz von über 2 Milliarden US-Dollar. Selbst moderne Systeme schaffen es nicht, Quantitäten, einschließlich der genannten Bedingungen (weniger als, über, etc.), der Maßeinheiten (Sekunden, Dollar, etc.) und des Kontexts (200-Meter-Rennen, Quartalsumsatz usw.), zu verstehen. Auch QA-Systeme, die auf strukturierten Wissensbanken (“Knowledge Bases”, KBs) aufgebaut sind, versagen, da quantitative Eigenschaften von modernen KBs kaum erfasst werden. In dieser Dissertation werden neue Methoden entwickelt, um den Stand der Technik zur Wissensextraktion und -suche von Quantitäten voranzutreiben. Unsere Hauptbeiträge sind die folgenden: • Zunächst präsentieren wir Qsearch [Ho et al., 2019, Ho et al., 2020] – ein System, das mit erweiterten Fragen mit Quantitätsfiltern umgehen kann, indem es Hinweise verwendet, die sowohl in der Frage als auch in den Textquellen vorhanden sind. Qsearch umfasst zwei Hauptbeiträge. Der erste Beitrag ist ein tiefes neuronales Netzwerkmodell, das für die Extraktion quantitätszentrierter Tupel aus Textquellen entwickelt wurde. Der zweite Beitrag ist ein neuartiges Query-Matching-Modell zum Finden und zur Reihung passender Tupel. • Zweitens, um beim Vorgang heterogene Tabellen einzubinden, stellen wir QuTE [Ho et al., 2021a, Ho et al., 2021b] vor – ein System zum Extrahieren von Quantitätsinformationen aus Webquellen, insbesondere Ad-hoc Webtabellen in HTML-Seiten. Der Beitrag von QuTE umfasst eine Methode zur Verknüpfung von Quantitäts- und Entitätsspalten, für die externe Textquellen genutzt werden. Zur Beantwortung von Fragen kontextualisieren wir die extrahierten Entitäts-Quantitäts-Paare mit informativen Hinweisen aus der Tabelle und stellen eine neue Methode zur Konsolidierung und verbesserteer Reihung von Antwortkandidaten durch Inter-Fakten-Konsistenz vor. • Drittens stellen wir QL [Ho et al., 2022] vor – eine Recall-orientierte Methode zur Anreicherung von Knowledge Bases (KBs) mit quantitativen Fakten. Moderne KBs wie Wikidata oder YAGO decken viele Entitäten und ihre relevanten Informationen ab, übersehen aber oft wichtige quantitative Eigenschaften. QL ist frage-gesteuert und basiert auf iterativem Lernen mit zwei Hauptbeiträgen, um die KB-Abdeckung zu verbessern. Der erste Beitrag ist eine Methode zur Expansion von Fragen, um einen größeren Pool an Faktenkandidaten zu erfassen. Der zweite Beitrag ist eine Technik zur Selbstkonsistenz durch Berücksichtigung der Werteverteilungen von Quantitäten

Multilingual SPARQL Query Generation Using Lexico-Syntactic Patterns

Le Web Semantique et les technologies qui s’y rattachent ont permis la création d’un grand nombre de données disponibles publiquement sous forme de bases de connaissances. Toutefois, ces données nécessitent un langage de requêtes SPARQL qui n’est pas maitrisé par tous les usagers. Pour faciliter le lien entre les bases de connaissances comme DBpedia destinées à être utilisées par des machines et les utilisateurs humains, plusieurs systèmes de question-réponse ont été développés. Le but de tels systèmes est de retrouver dans les bases de connaissances des réponses à des questions posées avec un minimum d’effort demandé de la part des utilisateurs. Cependant, plusieurs de ces systèmes ne permettent pas des expressions en langage naturel et imposent des restrictions spécifiques sur le format des questions. De plus, les systèmes monolingues, très souvent en anglais, sont beaucoup plus populaires que les systèmes multilingues qui ont des performances moindres. Le but de ce travail est de développer un système de question-réponse multilingue capable de prendre des questions exprimées en langage naturel et d’extraire la réponse d’une base de connaissance. Ceci est effectué en transformant automatiquement la question posée en requêtes SPARQL. Cette génération de requêtes repose sur des patrons lexico-syntaxiques qui exploitent la spécificité syntaxique de chaque langue.----------ABSTRACT: The continuous work on the Semantic Web and its related technologies for the past few decades has lead to large amounts of publicly available data and a better way to access it. To bridge the gap between human users and large knowledge bases, such as DBpedia, designed for machines, various QA systems have been developed. These systems aim to answer users’ questions as accurately as possible with as little effort possible from the user. However, not all systems allow for full natural language questions and impose additional restrictions on the user’s input. In addition, monolingual systems are much more prevalent in the field with English being widely used while other languages lack behind. The objective of this work is to propose a multilingual QA system able to take full natural language questions and to retrieve information from a knowledge base. This is done by transforming the user’s question automatically into a SPARQL query that is sent to DBpedia. This work relies, among other aspects, on a set of lexico-syntactic patterns that leverage the power of language-specific syntax to generate more accurate queries