基于Key-Value关联记忆网络的知识图谱问答方法

基于知识图谱的问答(Question Answering over Knowledge Graph, KG-QA)系统通过对给定的自然语言问题进行语义解析,将问题映射到知识图谱〈主,谓,宾〉三元组,并对三元组进行推理得到问题的答案。由于自然语言具有多样性的特点,一个问题可能有多种表述,而三元组知识在知识图谱中却是规范的结构化数据,如何将自然语言问题映射到知识图谱三元组是KG-QA的难点。文中提出了一种新的Key-Value关联记忆网络,从知识图谱的角度出发,关注候选答案知识间的关联关系以及知识图谱中的知识与自然语言问题表征之间的关系。此外,在模型中引入了注意力机制,使其具有更好的可解释性。在WebQuestions数据集上进行实验,结果表明,所提方法的F1值比基于信息抽取的最优方法提高了5.9%,比基于语义分析的最优方法略有提高,验证了该方法的有效性。     

基于知识图谱与关键词注意机制的中文医疗问答匹配方法

针对当前中文医疗领域高质量问答数据缺乏的问题,提出基于知识图谱与关键词注意机制的中文医疗问答匹配方法.首先,引入医学知识图谱,得到知识增强的句子特征.然后,加入关键词注意力机制,强调问题和答案句子之间的相互影响.在2个公开的中文医疗问答数据集cMedQA与webMedQA上的实验表明,当样本数据量较小时,文中方法的优势明显.消融实验也验证每个新增模块对文中方法的性能均有一定程度的提升.     

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。     

基于知识图谱的原发性肝癌知识问答系统

问答系统可以增加用户获取信息的便捷度,而知识图谱作为结构化的数据来源,可以为问答系统提供更加高质量的知识,基于医学知识图谱的问答系统具有重要的研究和应用意义。该文针对成人中常见的原发性肝癌,从医学指南及SemMedDB知识库中抽取其知识三元组,构建了原发性肝癌的知识图谱。在此基础上,实现了流水线式的问答系统: 先识别问题中的实体,再结合TFIDF和词向量生成句子向量,匹配最相似的问题模板,根据模板的语义及问题中的实体,到知识图谱中检索答案。实验表明,该系统可以有效地回答原发性肝癌相关的药物、疾病及表征等问题。     

基于知识图谱的创新创业智能问答系统

目前创新创业教育已经进入各大高校,并且已经形成体系。为解决创新创业知识智能搜索问题,基于创新创业知识语料构建知识图谱,通过基于特征词的意图识别、基于Cypher的问题分析、基于Neo4j的知识检索和答案生成3个环节搭建智能问答系统。针对无法正确识别多种问句表达形式、无法进行逆向查询两方面问题,对智能问答系统进行了改进优化。经测试,改进后的智能问答系统的性能得到了很大提升。     

基于图匹配网络的可解释知识图谱复杂问答方法

知识图谱问答是人工智能领域的研究热点之一.在该任务中,自然语言问句结构与知识图谱结构之间的语义匹配是一个具有挑战的研究问题.现有工作主要利用深度学习技术对自然语言问句进行序列化编码,然后与知识图谱子图计算语义匹配,这样做法未充分利用复杂问句的结构信息,方法也缺乏可解释性.针对此问题,提出一种基于图匹配网络的知识图谱复杂问答方法TTQA.首先,通过语法分析方法,构建一个与知识图谱无关的未定查询图.然后,依据未定查询图和给定的知识图谱,构建一个与知识图谱相关的已定查询图,在其中,提出一种图匹配网络GMN,通过结合预训练语言模型和图神经网络技术,再利用注意力机制学习查询结构的上下文表示,从而得到更加丰富的结构匹配表示,用于已定查询图预测.在2个复杂问答数据集LC-QuAD 1.0和ComplexWebQuestions 1.1进行实验,结果表明：TTQA超过了现有方法.同时,通过消融实验验证了GMN的有效性.此外,TTQA生成的未定结构图和已定查询图增强了问答系统可解释性.     

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。     

知识图谱问答领域综述

近年来,随着知识图谱的发展,利用给定的知识图谱数据自动得出人类自然语言问题的答案成为了时下的研究热点,诸如Siri和小爱同学的问答系统已经广泛投入使用.得益于深度学习的引入,该领域的各子课题虽然有所突破,但依然存在需要攻克的难点,例如多跳推理和策略组合等.本文从主流的构建方法为切入点,归纳总结该领域研究现状以及所面临的...     

面向知识图谱的知识推理综述

随着智能化水平的不断提高,每时每刻都有大量的新知识产生,知识图谱逐渐成为我们管理知识的工具之一.但现有的知识图谱仍然存在属性缺失、关系稀疏等问题,同时还存在大量噪声信息,导致图谱质量不佳,易对自然语言处理领域中的各类任务造成影响.面向知识图谱的知识推理技术作为目前的研究热点,是解决该问题的主要方法,其通过模拟人的推理过程完成对图谱信息的完善,在众多应用中有较好表现.以知识图谱为切入点,将知识推理技术按类别划分并分别阐释,详细分析该技术的几种应用任务,例如智能问答、推荐系统等,最后对未来主要研究方向进行展望,提出几种研究思路.     

基于知识表示学习的KBQA答案推理重排序算法

现有的知识库问答（KBQA）研究通常依赖于完善的知识库,忽视了实际应用中知识图谱稀疏性这一关键问题。为了弥补该不足,引入了知识表示学习方法,将知识库转换为低维向量,有效摆脱了传统模型中对子图搜索空间的依赖,并实现了对隐式关系的推理,这是以往研究所未涉及到的。其次,针对传统KBQA在信息检索中常见的问句语义理解错误对下游问答推理的错误传播,引入了一种基于知识表示学习的答案推理重排序机制。该机制使用伪孪生网络分别对知识三元组和问句进行表征,并融合上游任务核心实体关注度评估阶段的特征,以实现对答案推理结果三元组的有效重排序。最后,为了验证所提算法的有效性,在中国移动RPA知识图谱问答系统与英文开源数据集下分别进行了对比实验。实验结果显示,相比现有的同类模型,该算法在hits@n、准确率、F1值等多个关键评估指标上均表现更佳,证明了基于知识表示学习的KBQA答案推理重排序算法在处理稀疏知识图谱的隐式关系推理和KBQA答案推理方面的优越性。     

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。     

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.     

基于知识图谱的自杀倾向检测问答系统构建

针对当今社会人们因缺乏心理知识而导致心理疾病患病率急剧上升的问题,构建了一个小型的心理咨询知识图谱与问答系统（Question Answering system,QA）。该系统可以帮助咨询者及时获取心理知识,也可以识别出有自杀倾向的咨询者,防止危险发生。搜集了一些心理信息数据,通过构建字典并生成实体与关系构建了知识图谱;使用了HanLP（Han Language Processing）分词工具来生成关键词,通过CHI（Chi-square）特征选择来进行问题分类,提高问答效率;通过与其他模型对比,优选BiLSTM（Bi-directional Long Short-Term Memory）模型构建了自杀倾向文本分类器来检测危险的用户发言;通过计算相似度得分来进行问题模板匹配并生成答案。最后进行系统正确率测试,证明了该系统可以有效回答心理咨询相关的问题。     

基于知识图谱问答系统的技术实现

知识图谱是实现对话机器人的一类重要工具.如何通过一套完整流程来构建基于知识图谱的问答系统是比较复杂的.因此,本文从构建基于知识图谱的问答系统的全流程角度总结了多个主题:知识图谱类型、知识图谱构建与存储、应用在知识图谱对话中的语言模型、图空间内的语义匹配及生成.进一步,本文在各主题的垂直领域归纳了常用方法及模型,并分析了...     

基于图结构的级联注意力视觉问答模型

视觉问答是一个具有挑战性的问题,需要结合计算机视觉和自然语言处理的概念。大多数现有的方法使用双流方式,先分别计算图像和问题特征,然后再采取不同的技术和策略进行融合。目前,尚缺乏能够直接捕获问题语义和图像空间关系的更高层次的表示方法。提出一种基于图结构的级联注意力学习模型,该模型结合了图学习模块（学习输入图像问题的特定图表示）、图卷积层和级联注意力层,目的是捕捉不同候选框区域图像的空间信息,以及其与问题之间的更高层次的关系。在大规模数据集VQA v2.0上进行了实验,结果表明,跟主流算法相比较,是/否、计数和其他类型问题的回答准确率均有明显提升,总体准确率达到了68.34%,从而验证了提出模型的有效性。