【摘 要】
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知识图谱问答系统通过提供一个自然语言形式的交互接口,以方便用户快速准确地检索蕴含在知识图谱中的答案。其实现范式通常是将用户的问题翻译为对应的SPARQL查询语句,进而借助该查询语句从知识图谱中取回目标信息。从语义解析的角度对该过程进行考察后会发现:如何在解析用户问句时准确提取问句中的实体和关系,如何从知识图谱中提取和用户查询意图相关的候选子图集合,以及如何对候选子图进行排序来返回用户所需的答案,这
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知识图谱问答系统通过提供一个自然语言形式的交互接口,以方便用户快速准确地检索蕴含在知识图谱中的答案。其实现范式通常是将用户的问题翻译为对应的SPARQL查询语句,进而借助该查询语句从知识图谱中取回目标信息。从语义解析的角度对该过程进行考察后会发现:如何在解析用户问句时准确提取问句中的实体和关系,如何从知识图谱中提取和用户查询意图相关的候选子图集合,以及如何对候选子图进行排序来返回用户所需的答案,这三个问题直接影响了知识图谱问答系统返回答案的质量高低。为了应对上述三个问题,关键在于如何准确理解用户的查询意图并将此意图转换为可在知识图谱上执行的查询。基于此,本文提出了一种知识图谱问答的图匹配方法,并基于此方法设计和实现了一个知识图谱问答系统Com QA。该方法将用户的查询意图转换为若干三元组模式组成的查询图,通过评估查询图和候选子图之间在拓扑结构和语义两方面的匹配度,最终返回用户所需的答案。整个系统的处理流程分为两个步骤,即查询图构建和候选子图评估,同时针对上述三个问题进行了针对性的处理:首先设计了一种语义扩展策略来识别用户问题中的关键实体和关系,同时分析用户问句中的句法模式来构建查询图。其次利用查询图中的拓扑信息从知识图谱中抽取候选子图集合;最后利用底层知识图谱信息来微调预训练语言模型得到任务特化后的词向量,从而更精准地计算候选子图和查询图的语义相似度,随后进行候选子图的排序并返回最终答案。Com QA问答系统在QALD测试基准上进行了相关实验和测试。在QALD-3、QALD-4以及QALD-5这三个测试集上分别取得了0.48、0.58以及0.65的回答召回率,在参与对比的系统中处于前列。在保证回答召回率的同时,Com QA的回答准确率和F1分数也处于参测系统中的领先位置。实验结果表明,在提高知识图谱问答系统的性能尤其是回答复杂问题方面,面向知识图谱问答的图匹配方法是有效的。
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