基于荔枝和龙眼病虫害知识图谱的问答系统

病虫害一直以来都是影响农作物生产的重要原因,在该领域构建基于知识图谱的问答系统有助于智慧农业的发展,是人工智能时代下农业信息化的重要举措.该研究针对专家内部作物病虫害数据,编写程序对其进行清洗、知识提取等操作,完成该领域的知识图谱构建任务.对病虫害文本进行序列标注,完成实体识别模型构建用于问句实体识别,并构建文本分类模型对问句进行意图识别,编写模版规则匹配可执行Cypher语句,从知识图谱中得到答案.结合Flask与React前后端分离的Web框架,最终形成完整的基于图谱的问答系统.     

基于知识图谱的生物学科知识问答系统

为提升用户获取生物学科相关知识的准确性和简洁性,设计并实现基于中文知识图谱的生物领域知识问答系统。针对生物学科领域实体的特殊性,基于改进的文档迁移距离算法结合逻辑回归模型实现实体链接;通过构建标注问题库并结合短文本相似度算法,实现问句语义理解。实验结果表明,系统对生物学科领域专有实体识别和问句语义理解两方面都具有较高的准确率,在生物学科领域问答应用中具有应用价值。     

基于知识图谱的智能问答意图识别联合模型

针对现有意图识别联合模型在专业领域知识图谱问答中容易发生识别领域实体以及问句分类错误的情况,提出一个结合了领域知识图谱的意图识别联合模型。该模型有三步,将领域知识图谱中实体对应的本体标签以及本体间关系导入训练数据集,形成包含本体标签的知识文本以及额外包含本体关系的知识文本图;通过字符级嵌入和位置信息嵌入将包含了本体标签的知识文本转化成嵌入表示并依据知识文本图创建实体关系可视矩阵,明确知识文本各成分的相关程度;将嵌入表示和实体关系可视矩阵输入模型编码层进行模型的训练。以高速列车领域知识图谱为例,经过准确率和召回率的验证,以该方法训练出的模型在高速列车领域问答数据集的意图识别任务上取得了更好的表现。     

基于边界识别与组合的裁判文书证据抽取方法研究

裁判文书中的证据是法官量刑的基础。通过证据抽取可以对案件审判质量进行评估,从而支撑“智慧法院”建设。裁判文书中的证据大多数都比较长且存在嵌套现象,例如,“张X的身份证复印件”中的 “身份证复印件”,而传统的命名实体识别模型BiLSTM-CRF对较长实体和嵌套实体的识别性能较低。为了解决因裁判文书中的证据长度较长和嵌套现象而导致证据抽取性能较低的问题,该文提出了一种基于边界识别与组合的证据抽取模型。该模型首先使用BiLSTM-CRF模型识别证据的开始边界和结束边界;然后组合开始边界和结束边界,形成携带大量丰富细粒度边界信息的候选证据;最后使用基于三通道的多核CNN模型,融合细粒度的边界信息特征,对候选证据进行筛选,识别候选证据中正确的证据。实验结果表明,该文提出的模型能有效地抽取裁判文书中的证据。     

面向医疗咨询的复杂问句意图智能理解

在智慧医疗中基于知识图谱的问答系统能够根据结构化的医疗知识自动回答自然语言问句,具有重要的研究意义和实际应用价值。当前的问答系统不能有效地处理包含多种意图的复杂问句,导致意图识别不全面或不正确,难以生成高质量的答案。因此,该文提出了基于语义分析和深度学习的复杂问句意图智能理解方法,首先从问句中提取医疗实体并进行依存句法分析,通过句法成分规范化将多意图复杂问句分解成若干属性类或关系类简单问句的组合,然后构建文本分类深度网络模型对每个简单问句进行意图识别,从而实现复杂问句的意图理解。为了验证该文方法的有效性和实用性,该文构建了包含6类约14万个实体的医疗知识图谱,用所提出的意图理解方法为核心开发了基于知识图谱的医疗咨询智能问答系统,根据问句意图将相应的核心实体和关系谓词转化为知识图谱检索语句,并通过检索到的相关知识生成自然语言答案。对真实医疗咨询问句测试的结果表明,该文方法可以有效地理解复杂问句的多种意图,相应的问答系统能够更全面、准确地回答与疾病、症状、药品等相关的医疗咨询问句。     

基于双模型识别的知识图谱可视化建模仿真

为加强知识图谱实体间的关联性，提高知识图谱的表达精度，以深度学习为技术支持，构建可视化知识图谱建构模型。采用清洗、jieba分词、卷积神经网络分类等手段处理初始数据集，基于BiLSTM-CRF算法与BiGRU-Attention模型，建立知识实体识别模型与实体关系识别模型。将识别的知识实体与实体关系储存至Neo4j图数据库中，令建构的知识图谱可视化。仿真环节，从人工标注数据集合中随机抽取中文语料，设立测试集与训练集，利用测试集训练识别模型，更新模型参数，采用多指标客观评价训练集的实体与关系识别效果，经指标评估结果验证，所建模型具有相对理想的可视化知识图谱建构效果。     

基于知识图谱的医疗问答系统设计与实现

为提高医疗服务水平,设计基于知识图谱的医疗问答系统。首先,构建医疗问答系统,在业务层中搭建医疗数据知识图谱,并生成医疗问题知识模板;其次,采用基于相似度的问句实体抽取算法和意图识别算法,以获取用户的问题意图;最后,将意图传输至知识图谱,并查询相应答案返回给用户,从而实现智能医疗问答。     

基于多粒度特征表示的知识图谱问答

近年来,基于知识图谱的问答系统逐渐成为学术界和工业界的研究和应用热点方向,而传统方法通常存在效率不高以及未充分利用数据信息的问题。针对以上问题,本文将中文知识图谱问答分为实体抽取和属性选择2个子任务,采用双向长短期记忆条件随机场（Bi-LSTM-CRF）模型来进行实体识别,并提出一种多粒度特征表示的属性选择模型。该模型采用字符级别以及词级别分别对问句和属性进行嵌入表示并通过编码器进行编码,对于属性同时还引入热度编码的信息。通过不同粒度文本表示的结合,并对问句和属性进行相似度计算,最终该系统在NLPCC-ICCPOL 2016 KBQA数据集上取得了73.96%的F1值,能够较好地完成知识图谱问答任务。     

基于特征增强的开放域知识库问答系统

实体消歧和谓词匹配是中文知识库问答系统（CKBQA）中的两个核心任务。针对开放域知识库中实体和谓词数量巨大,且中文问句与知识库知识在表现形式上存在差异的问题,提出一种基于特征增强的BERT的流水线式问答系统（BERT-CKBQA）,改进了上述两个子任务。采用BERT-CRF模型识别问句中提及的实体,得到候选实体集合。将问题和拼接谓词特征的候选实体输入BERT-CNN模型进行实体消歧。根据实体生成候选谓词集合,提出通过注意力机制引入答案实体谓词特征的BERT-BiLSTM-CNN模型进行谓词匹配。结合实体和谓词的得分确定查询路径来检索最终答案。该方法设计了一个中文简单问题的开放域知识库问答系统,引入预训练模型与谓词特征增强子任务特征以提升其性能,并在NLPCC-ICCPOL-2016KBQA 数据集上取得了88.75%的平均F1值,提高了系统的回答准确率。     

基于知识表示的联合问答模型

基于知识库的问答系统旨在通过解析用户的自然语言问句直接在知识库中提取出答案.目前,大多数知识库问答模型都遵循实体检测和关系识别这两个步骤,但是此类方法忽略了知识库本身所蕴含的结构信息以及这两个步骤之间的联系.文中提出了一种基于知识表示的联合问答模型.首先应用知识表示模型将知识库中的实体与关系映射到低维的向量空间,然后通过神经网络将问句也嵌入相同的向量空间,同时检测出问句中的实体,并在此向量空间内度量知识库三元组与问句的语义相似度,从而实现将知识库嵌入和多任务学习引入知识库问答.实验结果表明,所提模型可以极大地提高训练速度,在实体检测和关系识别任务上的准确率达到了主流水平,证明了知识库嵌入及多任务学习可以提升知识库问答任务的性能.     

球坐标建模语义分层的知识图谱补全方法

知识图谱是真实世界三元组的结构化表示。通常,三元组表示形式为（头实体,关系,尾实体）,这表示头实体和尾实体通过特定关系相互联系。针对知识图谱中广泛存在的数据稀疏问题,提出一种球坐标建模语义分层的知识图谱补全方法。使用球坐标系对实体和关系进行建模表示,以进行链接预测。具体来说,半径坐标旨在对不同层级的实体进行建模,半径较小的实体级别越高;角度坐标旨在区分相同层级的实体,即模长相等而角度不同的实体。该方法将实体映射到球坐标系中,可以有效建模知识图谱中普遍存在的语义分层现象。实验中,采用公开数据集WN18RR、FB15K-237与YAGO3-10进行相关的链接预测实验。实验结果表明,在WN18RR中,平均倒数排名（Mean Reciprocal Rank）比RotatE提高3.6%,Hit@10比RotatE提高1.9%;在FB15K-237中,平均倒数排名（Mean Reciprocal Rank）比ConvKB提高4.8%,Hit@10比ConvKB提高3.5%。实验证明球坐标建模语义分层的知识图谱补全方法可以有效提高三元组预测准确度。     

基于实体排序和联合事实选择的知识库问答

针对大多数简单知识库问答模型没有充分利用候选实体排序,并且往往忽略实体和关系之间依赖的问题,提出了基于实体排序和联合事实选择的方法。整个过程分为模式抽取、实体排序和联合事实选择三个步骤。首先,通过BILSTM-CRF算法对自然语言问题进行模式提取,将其划分为实体提及（mention）和问题模式（pattern）两部分;然后,同时利用subject（主题实体）和mention的字面和语义相似性对候选实体进行排序,抽取相关事实;最后,为了能在候选事实池中选择出最正确的实体—关系对,联合事实选择模型利用多级别编码增强整个过程。实验证明,该方法在simple questions dataset的准确率、召回率都有明显的提升。实验结果表明所提方法在知识库的简单问答上具有可行性。     

细粒度苹果病虫害知识图谱构建研究

鉴于现有农业知识图谱对病虫害防治相关实体、关系刻画不够细致的问题,以苹果病虫害知识图谱构建为例,研究细粒度农业知识图谱的构建方法。对苹果病虫害知识的实体类型和关系种类进行细粒度定义,共划分出19种实体类别和22种实体关系,以此为基础标注并构建了苹果病虫害知识图谱数据集AppleKG。使用APD-CA模型对苹果病虫害领域命名实体进行识别,使用ED-ARE模型对实体关系进行抽取。实验结果表明,该文模型在命名实体识别和关系抽取两项子任务中的F1值分别达到了93.08%和94.73%。使用Neo4j数据库对知识图谱进行了存储和可视化,并就细粒度苹果病虫害知识图谱可以为精准病虫害信息查询、智能辅助诊断等下游任务提供底层技术支撑进行了讨论。     

基于实体消岐和多粒度注意力的知识库问答

为解决现有知识库问答编码-比较框架的原始信息丢失问题,提出基于实体消岐和多粒度注意力的知识库问答方法.从多个粒度对问题和知识库关系的相关性进行建模,引入双向注意力机制更有效地聚合向量保留原始信息,实现关系检测中字符之间的细粒度对齐.为提高实体链接的准确率,融合双向长短时记忆网络-条件随机场(BiLSTM-CRF)克服对...     

四元数关系旋转的知识图谱补全模型

知识图谱是真实世界三元组的结构化表示,通常三元组被表示成头实体、关系、尾实体的形式。针对知识图谱中广泛存在的数据稀疏问题,提出了一种将四元数作为关系旋转的知识图谱补全方法。文中使用极具表现力的超复数表示对实体和关系进行建模,以进行链接预测。这种超复数嵌入用于表示实体,关系则被建模为四元数空间中的旋转。具体来说,将每个关系定义为超复数空间中头实体到尾实体的旋转,用于推理和建模各种关系模式,包括对称/反对称、反转和组合。在公开的数据集WN18RR和FB15K-237上进行相关的链接预测实验,实验结果表明,在WN18RR数据集中,其平均倒数排名(Mean Reciprocal Rank,MRR)比RotatE的提高了4.6%,其Hit@10比RotatE的提高了1.7%;在FB15K-237数据集中,其平均倒数排名比RotatE的提高了5.6%,其Hit@3比RotatE的提高了1.4%。该实验证明,使用四元数作为关系旋转的知识图谱补全方法可以有效提高三元组预测精度。     

路径张量分解的知识图谱推理算法*

现有张量分解技术在用于知识图谱学习和推理过程中时,只考虑知识图谱中实体与实体间的直接关系,忽略知识图谱图形结构的特点.因此,文中提出基于路径张量分解的知识图谱推理算法(PRESCAL),利用路径排列算法(PRA)获得知识图谱中各实体对间的关系路径.然后对实体对间的关系路径进行张量分解,并在优化更新过程中采用交替最小二乘法.实验表明,在路径问题回答任务和实体链接预测任务中,PRESCAL可以取得较好的预测准确率.     

基于位置的知识图谱链接预测

链接预测是知识图谱的补全和分析的基础。由于位置相关的实体和关系本身拥有丰富的位置特征,该文提出了一种基于位置的知识图谱链接预测方法。该方法首先通过分析实体和关系的语义特征对关系进行分类,然后提出了一种基于位置的实体和关系位置特征和规则的挖掘方法;其次,通过挖掘出的实体位置特征和规则,对实体和关系的向量化方法预测结果进行约束,得到最终的结果。该文通过对WikiData、FB和WN数据集的实验,证明该方法针对基于位置的关系和实体链接预测拥有较好的效果。     

基于子词嵌入和相对注意力的材料实体识别

准确识别命名实体有助于构建专业知识图谱、问答系统等。基于深度学习的命名实体识别（NER）技术已广泛应用于多种专业领域,然而面向材料领域的NER研究相对较少。针对材料领域NER中可用于监督学习的数据集规模小、实体词复杂度高等问题,使用大规模非结构化的材料领域文献数据来训练基于一元语言模型（ULM）的子词嵌入分词模型,并充分利用单词结构蕴含的信息来增强模型鲁棒性;提出以BiLSTM-CRF模型（双向长短时记忆网络与条件随机场结合的模型）为基础并结合能够感知方向和距离的相对多头注意力机制（RMHA）的实体识别模型,以提高对关键词的敏感程度。得到的BiLSTM-RMHA-CRF模型结合ULM子词嵌入方法,相比BiLSTM-CNNs-CRF和SciBERT等模型,在固体氧化物燃料电池（SOFC）NER数据集上的宏平均F1值（Macro F1值）提高了2~4个百分点,在SOFC细粒度实体识别数据集上的Macro F1值提高了3~8个百分点。实验结果表明,基于子词嵌入和相对注意力的识别模型能够有效提高材料领域实体的识别准确率。     

基于领域知识图谱的短文本实体链接

实体链接任务是识别文本中潜在的实体指称,并将其链接到给定知识库中无歧义的实体上。在绝大多数情况下,实体链接可能存在中文短文本缺乏有效上下文信息,导致存在一词多义的歧义现象;同时候选链接过程中,候选实体的不确定相关性也影响候选实体链接精确性。针对上述两个问题,提出深度神经网络与关联图相结合的实体链接模型。模型添加字符特征、上下文、信息深层语义来增强指称和实体表示,并进行相似度匹配。利用Fast-newman算法将图谱知识库聚类划分不同类型实体簇,将相似度计算得分最高候选实体所属实体簇映射到关系平面,构建聚类实体关联图。利用偏向随机游走算法考查候选实体之间语义相关度,计算指称与候选实体的匹配程度,输入链接实体。该模型可以实现短文本到知识图谱目标实体的准确链接。