领域知识融合与共建研究

为建设国家电网客户服务中心的智能对话系统,需要从大量文档、知识库、对话等数据中提炼知识形成知识图谱,提出一种融合事实图谱和事理图谱的新型知识图谱框架,能够基于多源异构数据共建新型知识图谱,在国网领域精准问答、客服系统知识支撑、对话管理引导、知识推理等方面均有较好性能。融合后的图谱及应用系统在国网客服中心问答平台中投入使用,大幅提升了客服人员工作效率和服务质量。     

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BERT的中文医疗问答系统

现如今,互联网中存在海量的医疗领域知识可以用于医疗病情诊断,但传统的搜索引擎并无法根据病人的实际情况做出合理的判断,无法满足使用需求.因此,本文主要开发基于知识图谱问答系统.该系统面向医疗领域,采用爬虫技术获取了大量医疗数据并将其存储在Neo4j图数据库构建医疗知识图谱中.同时,为了使系统能够进一步理解用户的医疗询问问句,本文提出了基于BERT以及BERT-BiLSTM-CRF模型分别用于识别问句中的意图信息和实体信息的方法.最后,系统利用意图和实体信息在知识图谱中进行查询并为用户提供合适的回答,完成了医疗问答系统的构建.     

基于知识图谱的急诊问答系统

为了提升现有急诊问答的速度,将医疗类专家知识、知识图谱和问答系统相结合,实现了通过自然语言人机交互 的急诊问答系统。本系统基于垂直类医疗网站,使用网络爬虫技术构建知识库,通过图数据库存储知识图谱;基于规则匹配方法和字符串匹配算法,构建领域词库对问句分类查询。本系统在急诊医疗领域知识图谱和问答系统构建中有应用价值。     

开放领域知识图谱问答研究综述

知识图谱问答是通过处理用户提出的自然语言问题,基于知识图谱的某种形式,从中获取相关答案的过程.由于知识规模、计算能力及自然语言处理能力的制约,早期知识库问答系统被应用于限定领域.近年来,随着知识图谱的发展,以及开放领域问答数据集的陆续提出,知识图谱已用于开放领域问答研究与实践.以技术发展为主线,对开放领域知识图谱问答进行综述.首先,介绍五种基于规则模板的开放领域知识图谱问答方法:传统语义解析、传统信息检索、三元组匹配、话语模板和查询模板,这类方法主要依赖人工定义的规则模板完成问答工作.其次,描述五种基于深度学习的方法,这类方法采用神经网络模型完成问答过程的各类子任务,包括知识图谱嵌入、记忆网络、基于神经网络的语义解析、基于神经网络的查询图、基于神经网络的信息检索.接着,介绍开放领域知识图谱问答常用的4个通用领域知识图谱和11个开放领域问答数据集.随后,按照问题的难易程度选择3个经典问答数据集比较各问答系统的性能指标,对比不同方法间的性能差异并进行分析.最后,展望开放领域知识图谱问答的未来研究方向.     

基于事件抽取的学科建设知识图谱构建与应用

学科建设是高校发展的核心,随着高校学科建设的不断深入与强化,学科建设信息持续增加,且以离散的文件组织形式难以对学科建设成果进行高效的管理,不利于后续分析与评估工作的开展.针对此问题,对学科建设知识图谱的构建及相关应用进行了研究.首先通过BERT-BiLSTM-CRF模型对学科建设文本进行事件抽取,并使用爬虫进行相关知识的补充.然后选择属性图模型存储知识,完成学科建设知识图谱的初步构建.基于构建好的知识图谱,搭建了学科建设可视化系统,并引入最小斯坦纳树算法实现智能问答应用.最后,通过对学科建设事件抽取与智能问答方法进行实验分析,验证了本文所提出方法的有效性.     

融合预训练模型的中文知识图谱问题生成方法

基于知识图谱的问答方法旨在通过知识图谱的三元组检索和推断来对自然语言形式的问题进行解答.然而,现有中文知识图谱问答语料库存在规模较小,质量较差等问题,相关语料库构建方法亟待完善.因此,本文提出一种融合预训练模型的中文知识图谱问题生成方法,目标是以中文知识图谱三元组作为输入生成正确且多样的问题.该方法汲取了条件变分自编码...     

基于知识图谱、TF-IDF和BERT模型的冬奥知识问答系统

传统信息检索技术已经不能满足人们对信息获取效率的要求,智能问答系统应运而生,并成为自然语言处理领域一个非常重要的研究热点。本文针对中文的冬奥问答领域,提出了基于知识图谱、词频-逆文本频率指数 (term frequency-inverse document frequency,TF-IDF)和自注意力机制的双向编码表示(bidirectional encoder representation from transformers,BERT)的3种冬奥问答系统模型。本文首次构建了冬奥问答数据集,并将上述3种方法集成在一起,应用于冬奥问答领域,用户可以使用本系统来快速准确地获取冬奥内容相关的问答知识。进一步,对3种模型的效果进行了测评,测量了3种模型各自的回答可接受率。实验结果显示BERT模型的整体效果略优于知识图谱和TDIDF模型,BERT模型对3类问题的回答可接受率都超过了96%,知识图谱和TDIDF模型对于复合统计问答对的回答效果不如BERT模型。     

QA-KGNet: 一种语言模型驱动的知识图谱问答模型

基于知识图谱的问答系统可以解析用户问题,已成为一种检索知识、自动回答所询问题的有效途径.知识图谱问答系统通常是利用神经程序归纳模型,将自然语言问题转化为逻辑形式,在知识图谱上执行该逻辑形式能够得到答案.然而,使用预训练语言模型和知识图谱的知识问答系统包含两个挑战:(1)给定问答(questionanswering, QA)上下文,需要从大型知识图谱(knowledge graph, KG)中识别相关知识;(2)对QA上下文和KG进行联合推理.基于此,提出一种语言模型驱动的知识图谱问答推理模型QA-KGNet,将QA上下文和KG连接起来形成一个工作图,使用语言模型计算给定QA上下文节点与KG节点的关联度,并使用多头图注意力网络更新节点表示.在Commonsense QA、OpenBookQA和Med QA-USMLE真实数据集上进行实验来评估QA-KGNet的性能,实验结果表明:QA-KGNet优于现有的基准模型,表现出优越的结构化推理能力.     

基于多源信息融合的API知识图谱构建

API相关的知识通常分散隐含在多个信息源,如API参考文档、问答网站等非结构化的文本中,不利于API的查询与检索.为此,提出一种多源信息融合的API知识图谱构建方法,以提高API检索的效率.API参考文档从设计者角度描述了API的功能和结构,Stack Overflow问答网站从用户角度提供了API的使用目的及应用场景,二者互为补充,可共同为API查询与检索提供支持.通过分析API参考文档,抽取API和领域概念作为实体,构建API和领域概念之间的关联关系;利用Stack Overflow问答网站,抽取问答QA和API概念作为实体,构建问答QA和API概念之间的关联关系.在此基础上,将二者进行知识融合,构建多源API知识图谱,以实现基于知识图谱的API推荐.为验证本文方法,分别从知识抽取的准确性和推荐应用两方面对本文构建API知识图谱的有效性进行评估.实验结果表明,基于知识图谱的API推荐,在推荐效果及效率上均有提升.     

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BiLSTM-CRF的细粒度知识图谱问答

基于知识图谱的问答中问句侯选主实体筛选步骤繁琐,且现有多数模型忽略了问句与关系的细粒度相关性。针对该问题,构建基于BiLSTM-CRF的细粒度知识图谱问答模型,其中包括实体识别和关系预测2个部分。在实体识别部分,利用BiLSTM-CRF模型提高准确性,并将N-Gram算法与Levenshtein距离算法相结合用于候选主实体的筛选,简化候选主实体筛选过程。在关系预测部分,分别应用注意力机制和卷积神经网络从语义层次和词层次捕获问句与关系之间的相互联系。使用FreeBase中的FB2M和FB5M评估数据集进行实验,结果表明,与针对单一关系的问答方法相比,该模型对于实体关系对的预测准确率更高。     

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。     

面向知识图谱约束问答的强化学习推理技术

知识图谱问答任务通过问题分析与知识图谱推理,将问题的精准答案返回给用户,现已被广泛应用于智能搜索、个性化推荐等智慧信息服务中.考虑到关系监督学习方法人工标注的高昂代价,学者们开始采用强化学习等弱监督学习方法设计知识图谱问答模型.然而,面对带有约束的复杂问题,现有方法面临两大挑战:(1)多跳长路径推理导致奖励稀疏与延迟;(2)难以处理约束问题推理路径分支.针对上述挑战,设计了融合约束信息的奖励函数,能够解决弱监督学习面临的奖励稀疏与延迟问题;设计了基于强化学习的约束路径推理模型COPAR,提出了基于注意力机制的动作选择策略与基于约束的实体选择策略,能够依据问题约束信息选择关系及实体,缩减推理搜索空间,解决了推理路径分支问题.此外,提出了歧义约束处理策略,有效解决了推理路径歧义问题.采用知识图谱问答基准数据集对COPAR的性能进行了验证和对比.实验结果表明:与现有先进方法相比,在多跳数据集上性能相对提升了2%-7%,在约束数据集上性能均优于对比模型,准确率提升7.8%以上.     

基于深度强化学习的知识推理研究进展综述

知识推理是知识图谱补全的重要方法,已在垂直搜索、智能问答等多个应用领域发挥重要作用。随着知识推理应用研究的不断深入,知识推理的可解释性受到了广泛关注。基于深度强化学习的知识推理方法具备更好的可解释性和更强的推理能力,能够更加充分地利用知识图谱中实体、关系等信息,使得推理效果更好。简要介绍知识图谱及其研究的基本情况,阐述知识推理的基本概念和近年来的研究进展,着重从封闭域推理和开放域推理两个角度,对当下基于深度强化学习知识推理方法进行了深入分析和对比,同时对所涉及到的数据集和评价指标进行了总结,并对未来研究方向进行了展望。     

基于多路语义图网络的图像自动问答

基于视觉特征与文本特征融合的图像问答已经成为自动问答的热点研究问题之一。现有的大部分模型都是通过注意力机制来挖掘图像和问题语句之间的关联关系,忽略了图像区域和问题词在同一模态之中以及不同视角的关联关系。针对该问题,提出一种基于多路语义图网络的图像自动问答模型（MSGN）,从多个角度挖掘图像和问题之间的语义关联。MSGN利用图神经网络模型挖掘图像区域和问题词细粒度的模态内模态间的关联关系,进而提高答案预测的准确性。模型在公开的图像问答数据集上的实验结果表明,从多个角度挖掘图像和问题之间的语义关联可提高图像问题答案预测的性能。     

基于信息匹配方法的中文知识库问答系统

知识库问答任务是自然语言处理领域中的研究热点之一,目前国内外学者对知识库问答方法的研究大多数是基于英文数据,基于中文数据的研究非常少。由于中文存在语言多变性、语法不明确性、语言歧义性等特点,导致很多英文知识库问答研究方法很难应用于中文数据。针对以上问题,该文提出一种基于信息匹配的中文知识库问答研究方法,探索方法在中文数据上的效果。首先对问题进行主语实体识别和属性值识别;其次将问句中的实体链接到知识库中的实体,使用逻辑回归对候选实体进行筛选;再次抽取其两跳内关系作为候选查询路径,将候选查询路径和问题进行相似度匹配得到匹配度最高的候选路径;最后使用实体拼接来得到多实体情况的查询路径,查询知识库获得最终答案。该方法在CCKS2019 CKBQA测试集上的F值达到了75.6%。     

一种基于短文本相似度计算的知识子图融合方法

知识图谱作为语义网的数据支撑,被广泛应用于语义搜索、深度问答和在线教育等领域.知识融合是构建知识图谱的一个重要环节,将知识图中结构信息和语义信息进行融合是目前的研究热点.本文结合众包的方式,提出了一种基于短文本相似度计算的知识子图融合方法.该方法平衡各结点的结构连接和语义信息,通过学习融合权重,将高维向量转换为双邻接矩阵,得到具有高属性语义相似性的密集连接图.实验结果表明,本文提出的"群体智慧"方法能提升文本相似度计算的准确率,提高融合的质量.