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MST5—— 面向知识图谱的多语言问答
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
我们提出了一种简化的方法来增强多语种知识图谱问答系统，通过使用预训练的多语种转换器型语言模型来处理输入和辅助数据，提高了语言模型将自然语言查询转换为相关 SPARQL 查询的能力。在最新的 QALD 数据集上展示了有希望的结果，包括 QALD-9-Plus 和 QALD-10。同时，在中文和日文上介绍并评估了我们的方法，扩大了现有数据集的语言多样性。
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关键要点
- 提出了一种简化的方法来增强多语种知识图谱问答系统。
- 通过使用预训练的多语种转换器型语言模型处理输入和辅助数据。
- 显著提高了语言模型将自然语言查询转换为相关 SPARQL 查询的能力。
- 在最新的 QALD 数据集上展示了有希望的结果，包括 QALD-9-Plus 和 QALD-10。
- 在中文和日文上介绍并评估了该方法，扩大了现有数据集的语言多样性。
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