MuHeQA: Zero-shot Question Answering over Multiple and Heterogeneous Knowledge Bases

En este artículo se presentan los avances obtenidos al aplicar técnicas de question answering sobre grafos de conocimiento mediante la explotación de tripletas verbalizadas en lenguaje natural. El trabajo surge de la necesidad de facilitar la exploración del grafo de conocimiento desarrollado en el proyecto Drugs4Covid por parte de profesionales sanitarios sin conocimientos en lenguajes de consulta como SPARQL. Mi contribución principal consistió en el diseño del enfoque metodológico y la definición de un sistema de QA independiente del esquema del grafo, capaz de combinar múltiples fuentes estructuradas y no estructuradas. Este trabajo supuso mi primer avance relevante en el ámbito del question answering sobre información estructurada y sentó las bases para desarrollos posteriores en esta línea.