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| 利用知识图谱的多跳可解释问答 | |
| 作者姓名： | 叶蕾 张宇迪 杨旭华 |
| 作者单位： | 浙江工业大学计算机科学与技术学院 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金项目 62176236 资助; |
| 摘 要： | 基于知识图谱的多跳问答需要分析和理解自然语言问题并在知识图谱的实体和关系上经过多次推理获取答案,是自然语言处理的重要研究领域.现有的模型一般通过知识图谱与问题嵌入,利用神经网络推断答案;或使用一阶逻辑规则结合概率方法预测答案;前者缺乏可解释性,后者在复杂问题中性能欠佳.为解决上述问题,本文提出一种基于知识图谱的多跳可解释问答方法(MIQA),它通过在实体间的多次跳跃推理来获取答案.MIQA首先使用BERT预训练模型获取自然语言问题表征向量以及问题分词后的词向量矩阵,在每一跳中,结合问题向量提取问题当前时刻的特征向量,根据特征向量的分类结果计算下一跳的关系分数和实体分数,多次跳跃后,综合分数最高的实体被作为答案,而获取该答案所对应的路径为推理路径.该方法推理准确率高,同时具有明显的可解释性.在MetaQA、WebQuestionsSP、ComplexWebQuestions这3个数据集上,通过和其他8个知名算法相比较,仿真结果表明MIQA性能优异,达到了当前的SOTA. |
| 关 键 词： | 知识图谱 多跳问答 可解释性 特征抽取 注意力机制 |