基于层次化语义框架的知识库属性映射方法

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基于层次化语义框架的知识库属性映射方法

李豫;周光有

【期刊名称】《中文信息学报》

【年(卷),期】2022(36)2

【摘要】面向知识库的自动问答是自然语言处理的一项重要任务,其旨在对用户提出的自然语言形式问题给出精练、准确的回复。目前由于缺少数据集,存在特征不一致等因素,导致难以使用通用的数据和方法实现领域知识库问答。因此,该文将“问题意图”视作不同领域问答可能存在的共同特征,将“问题”与三元组知识库中“关系谓词”的映射过程作为问答核心工作。为了考虑多种层次的语义并避免重要信息的损失,该文分别将“基于门控卷积的深层语义”和“基于交互注意力机制的浅层语义”通过门控感知机制相融合。在NLPCC-ICCPOL 2016 KBQA数据集上的实验表明,该文方法与现有的CDSSM和BDSSM方法相比,效能有明显提升。此外,该文通过构造天文常识知识库,将问题与关系谓词映射模型移植到特定领域,结合Bi-LSTM-CRF模型构建了天文常识自动问答系统。

【总页数】9页(P49-57)

【作者】李豫;周光有

【作者单位】华中师范大学计算机学院

【正文语种】中文

【中图分类】TP391

【相关文献】

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