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自供知识图谱：无监督程序合成用于零样本知识图谱问答
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原文中文，约600字，阅读约需2分钟。
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内容提要
BYOKG是一种无需人工标注训练数据的通用问答系统，通过探索未知知识图中的信息来模拟人类对信息的理解能力。它使用语言模型进行探索，并生成多样的查询程序示例，预测任意问题的程序。BYOKG在小规模和大规模图上都非常有效，QA准确性极大提高。通过持续的探索和语言模型改进，BYOKG的性能可靠地提升。
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关键要点
- BYOKG是一种无需人工标注训练数据的通用问答系统。
- 该系统可以在任何知识图上运作，并且可以在一天内准备好使用。
- BYOKG通过探索未知知识图中的信息来模拟人类对信息的理解能力。
- 它使用基于语言模型的符号代理进行探索，生成多样的查询程序示例。
- BYOKG在小规模和大规模图上都非常有效，QA准确性显著提高。
- 在GrailQA和MetaQA数据集上的零样本基准测试中，F1值分别达到27.89和58.02。
- 无监督的BYOKG在GrailQA数据集上表现优于监督的上下文学习方法。
- 随着持续的探索和语言模型的改进，BYOKG的性能可靠地提升，特别是在GrailQA的子样本零样本测试中，F1值比最先进的微调模型高出7.08。
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