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Papers with Code · CC BY-SA 4.0

Knowledge Base Question Answering

Question Answering › Knowledge Base Question Answering 44 평가 기록 10 datasets

Knowledge Base Q&A is the task of answering questions from a knowledge base.

<span style="color:grey; opacity: 0.6">( Image credit: Modeling Semantics with Gated Graph Neural Networks for Knowledge Base Question Answering )</span>

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벤치마크

Papers with Code 아카이브의 데이터셋별 기록 예시입니다. 평가 조건과 지표 방향이 검증되지 않아 순위를 의미하지 않습니다.

Dataset기록된 모델 예시MetricPaperCode
QAnswer-Wikidata-English
Macro F1: 0.4459
논문 코드
ChatKBQA
Hits@1: 86.4F1: 83.5Accuracy: 77.8
논문 코드
HGNet (oracle entity used)
F1: 78.1
논문 코드
ChatKBQA
Accuracy: 76.8Hits@1: 86.0F1: 81.3
논문 코드
SPARKLE
F1: 79.6
논문 코드
ReTraCk
Overall F1: 65.3Overall EM: 58.1I.I.D. F1: 87.5I.I.D. EM: 84.4
논문 코드
PoG-GPT4 (Tan et al., 2024)
EM: 84
논문 코드
PoG-GPT4 (Tan et al., 2024)
EM: 96.7
논문 코드
GGNN
Avg F1: 0.2588
논문 코드
PoG-GPT4 (Tan et al., 2024)
EM: 84.6
논문 코드

데이터셋

10개
QALD-9-PlusWebQuestionsSPLC-QuAD 1.0ComplexWebQuestionsSimpleQuestionsWikiDataGrailQASimpleQuestionsWebQSPWebQSP-WDWebQuestions

논문

라이브러리

Papers with Code 리더보드 row에 연결된 구현 저장소입니다.

github.com/SteveTANTAN/PoG 1 논문
github.com/debayan/gett-qa 1 논문
github.com/dongguanting/dpa-rag 1 논문
github.com/dongguanting/skp-for-kbqa 1 논문
github.com/lhrlab/chatkbqa 1 논문
github.com/SDM-TIB/Falcon2.0 1 논문
github.com/UKPLab/coling2018-graph-neural-networks-question-answering 1 논문
github.com/zzaebok/sparkle 1 논문