《TEQUILA: Temporal QA over KB》閱讀筆記
論文地址： TEQUILA: Temporal Question Answering over Knowledge Bases
論文來源： CIKM 2018
論文程式碼： https: //qa.mpi-inf.mpg.de/tequila/tequila.zip
論文演示： https:// gate.d5.mpi-inf.mpg.de/ tequila/
論文簡介：
本文關注有時間資訊的複雜知識庫問答工作。文章提出 使用 TimeML（一種時間相關的標註語言）對問題進行標註 ，在識別時間相關問題後，根據時間特徵將複雜問題改寫為多個時序相關的子問題，通過與現有的知識問答系統相關聯，實現帶有時間資訊的複雜問答。
問題介紹：
Q1: “Which teams did Neymar play for before joiningPSG?”
Q2: “Under which coaches did Neymar play inBarcelona?”
Q3: “After whom did Neymar’s sister choose her lastname?”
在 Q1 中，沒有明確的日期或者時間被提到，我們可以識別“joining PSG”代表了一個事件，然後通過它轉換為一個標準的時間資訊。而句子中的“before”則提供了另一個時間相關的線索，但是類似於“before， after”這樣的詞並不總是在句子中承擔這樣的角色，比如 Q3 中的“after”。
在 Q2 中，我們看不到類似 Q1 的時間依賴表達，但是“Neymar play in Barcelona”中依然包含了時間資訊。
解決方法：
1.識別時間資訊：
本文構建的規則以 TimeML（一種標註語言）為理論基礎，用於識別句子及文字中的時間資訊。（( http://www. timeml.org ）
標籤提供了以下資訊以識別時間資訊：
TIMEX3 tag，反映四類時間表達（date，time，duration，implicit expressions ）；
SIGNAL tag，反映時間表達標籤之間的關係（用於切分子問題）（時間連詞，時間事件，序數詞）
2.構成新的簡單問題：
包含 時序表達與時序訊號，還有時間 疑問詞的為時序問題。
時序關係有13種，EQUAL, BEFORE, MEETS, OVERLAPS, DURING, STARTS, FINISHES與它們的反例，EQUAL除外。
構成新的簡單問題的規則如下，大致分為時序約束模組與無關模組。
3.分別獲取答案：
在標準問題系統的基礎上，無關模組獲取同類型實體集合，時序約束模組獲得時間相關實體。再以直接（帶有時間屬性值的）或間接方式（多跳獲得時間資訊）獲得時間屬性。
4.結合答案獲得最終結果：
交集獲取規則如下,
實驗
本文實驗評估基於 TempQuestions 與 ComplexQuestions benchmark，其中包含 1271 個時間相關問題，並使用三個目前最好的 KBQA 系統作為 baseline：AQQU, QUINT 和 Bao et al。在實驗中，作者將框架與問答系統整合到一起，構成對比模型。
本文實驗評估基於 TempQuestions ComplexQuestions benchmark，其中包含 1271 個時間相關問題，並使用三個目前最好的 KBQA 系統作為 baseline：AQQU, QUINT 和 Bao et al。在實驗中，作者將框架與問答系統整合到一起，構成對比模型。
總結
本文提出了一種基於時間資訊標註的規則型時序複雜問答框架，主要以時間資訊的規則標註概念為基礎，將複雜問題的切分過程轉換為序列標註問題，並對已有人工規則加以利用，構建時序資訊間的關係。框架整體比較簡明，從規則角度看，還需要做部分深入閱讀方能較好理解該方法是否具有較好的泛化性。