【摘 要】
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基于知识图谱嵌入模型,提出一种知识图谱嵌入评分与链路评分相结合的评分方法,以解决中文领域的多跳知识图谱问答任务,与传统的单跳知识问答方法相比适用性更广.该方法在搜索最优答案的同时构建一个查询链路,通过查询给出答案集合,从而有效缓解了现有方法中遗漏答案的情况.在NLPCC-MH数据集上的实验结果表明,该方法在多跳问题上的平均F1值为0.653,显著优于对比方法.真实知识图谱通常存在链路缺失的情况,实验以随机丢弃25％三元组的方式模拟了知识图谱的稀疏性,结果表明该方法在这种情况下仍然有效.
【机 构】
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吉林大学 计算机科学与技术学院,符号计算与知识工程教育部重点实验室,长春 130012
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基于知识图谱嵌入模型,提出一种知识图谱嵌入评分与链路评分相结合的评分方法,以解决中文领域的多跳知识图谱问答任务,与传统的单跳知识问答方法相比适用性更广.该方法在搜索最优答案的同时构建一个查询链路,通过查询给出答案集合,从而有效缓解了现有方法中遗漏答案的情况.在NLPCC-MH数据集上的实验结果表明,该方法在多跳问题上的平均F1值为0.653,显著优于对比方法.真实知识图谱通常存在链路缺失的情况,实验以随机丢弃25％三元组的方式模拟了知识图谱的稀疏性,结果表明该方法在这种情况下仍然有效.
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