【摘 要】
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知识库问答是自然语言领域非常重要的任务之一,它显著降低了用户访问知识库内容的难度。使用知识库问答使得回答更加精细化准确化,但知识库问答相比于传统的基于关键字的搜索方式来说,也面临了新的问题,即空结果问题。为了避免空结果问题,从而提高知识库问答的准确率,我们提出了一种基于SPARQL推荐的知识库问答方法。语义解析与信息抽取是实现知识库问答系统的两种主要方法。现有KBQA方法大多属于这两种类型。它们有
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知识库问答是自然语言领域非常重要的任务之一,它显著降低了用户访问知识库内容的难度。使用知识库问答使得回答更加精细化准确化,但知识库问答相比于传统的基于关键字的搜索方式来说,也面临了新的问题,即空结果问题。为了避免空结果问题,从而提高知识库问答的准确率,我们提出了一种基于SPARQL推荐的知识库问答方法。语义解析与信息抽取是实现知识库问答系统的两种主要方法。现有KBQA方法大多属于这两种类型。它们有着完全不同的处理流程与解决方案。基于语义解析的方法拥有更好的效果,对复杂问题处理的也更好,但成本更高,基于信息抽取的方法成本较低,但对复杂问题的处理效果较差。不论是哪种方式,都由于知识库问答需要进行精细查询,将会面临空结果问题,即对于用户提出的问题,返回的结果为空。所以,本文使用语义解析的框架,提出了一种基于SPARQL推荐的知识库问答方法。为了避免空结果问题,首先,我们提出一种混合相似度计算方法,在解析问句后得到的SPARQL查询候选集合中,找到与原问句最匹配的一个。其次,我们对第一阶段生成的会产生空结果的SPARQL查询进行适当的放松处理,尽可能保证查询能从知识库上返回答案。通过以上两个方法,我们可以尽量避免空结果问题的产生,从而提升知识库问答的准确性。大量实验表明,我们的方法提高了知识库问答系统处理问句的精确度,同时也推动了空结果问题的研究。
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