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。     

基于知识图谱的在线商品问答研究

现阶段,针对商品的自动问答主要由意图识别和答案配置来实现,但问题答案的配置依赖人工且工作量巨大,容易造成答案质量不高。随着知识图谱技术的出现和发展,基于知识图谱的自动问答逐渐成为研究热点。目前,基于知识图谱的商品自动问答主要是通过规则解析的方法将文本形式问题解析为知识图谱查询语句来实现。虽然减少了人工配置工作,但其问答效果受限于规则的质量和数量,很难达到理想的效果。针对上述问题,该文提出一种基于知识图谱和规则推理的在线商品自动问答系统。主要贡献包括: ①构建一个基于LSTM的属性注意力网络SiameseATT(Siamese attention network)用于属性选择; ②引入了本体推理规则,通过规则推理使得知识图谱能动态生成大量三元组,使得同样数据下可以回答更多问题。在NIPCC-ICCPOL 2016 KBQA数据集上的实验显示,该系统具有很好的性能。相比一些更复杂的模型,该问答系统更适合电商的应用场景。     

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.     

基于知识图谱全局和局部特征的复杂问答方法

近年来,研究者已经提出多种方法来解决知识库问答(KBQA)中的复杂问题,并取得一定成果.然而,由于语义构成的复杂性以及可能存在推理路径的缺失,复杂问题的求解效果依然不佳.为了更好地解决这类问题,提出基于知识图谱全局和局部特征的问答方法——CGL-KBQA.所提方法利用知识嵌入技术提取知识图谱整体的拓扑结构和语义特征作为候选实体节点的全局特征,根据实体表示和问句表示将复杂问答建模为复合的三元组分类任务.同时,将图谱在搜索过程生成的核心推导路径作为局部特征,结合问句的语义相似性来构建候选实体不同维度特征,最终形成混合特征评分器.由于最终推理路径可能缺失,采用基于无监督的多重聚类方法设计了聚类器模块,进而根据候选实体的两类特征表示直接生成最终答案簇,这使得非完全知识图谱问答成为可能.实验结果表明,所提方法在两个常见KBQA数据集上均取得不错的效果,特别是在图谱知识不完全的情况下也具备非常好的效果.     

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.     

基于中文知识图谱的电商领域问答系统

随着知识图谱的迅速发展,面向知识图谱的中文领域问答系统已成为目前最新最热的研究方向之一,对于提高专业领域服务智能化程度具有较高的意义和价值。针对中文口语语义表达多样化、不符合语法规范以及电商领域特殊性问题,提出一套流式的中文知识图谱自动问答系统CEQA,能够较好地完成电商领域商品咨询以及统计推理等复杂问题,特别是有效地提升了中英文混合商品名称识别、语义链接以及复杂问句的依存分析等方面的性能。实验结果表明,该系统在电商领域问答应用中具有较高的准确率和实用价值。     

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。     

海洋综合减灾知识图谱及问答系统的研究与实现

鉴于近年来气候变化的加剧,海洋灾害频繁发生且后果严重,构建面向海洋综合减灾的问答系统成为迫切需要完成的任务。本研究通过收集和整理海洋减灾领域的专业知识,将知识建模成包含实体、属性和关系的知识图谱。结合知识图谱识别问句实体,通过语义匹配和问题解析构建模型分类问句意图,从图谱中检索答案。此外,研究提供了可视化的海洋灾害知识图谱,支持交互式探索和查询,能够直观了解灾害之间的关联性,有效提升用户对海洋防灾知识的了解程度。     

融入三维语义特征的常识推理问答方法

现有使用预训练语言模型和知识图谱的常识问答方法主要集中于构建知识图谱子图及跨模态信息结合的研究,忽略了知识图谱自身丰富的语义特征,且缺少对不同问答任务的知识图谱子图节点相关性的动态调整,导致预测准确率低。为解决以上问题,提出一种融入三维语义特征的常识推理问答方法。首先提出知识图谱节点的关系层级、实体层级、三元组层级三维语义特征量化指标;其次,通过注意力机制动态计算关系层级、实体层级、三元组层级三种维度的语义特征对不同实体节点间的重要性;最后,通过图神经网络进行多层聚合迭代嵌入三维语义特征,获得更多的外推知识表示,更新知识图谱子图节点表示,提升答案预测精度。与QA-GNN常识问答推理方法相比,所提方法在CommonsenseQA数据集上的验证集和测试集的准确率分别提高了1.70个百分点和0.74个百分点,在OpenBookQA数据集上使用AristoRoBERTa数据处理方法的准确率提高了1.13个百分点。实验结果表明,所提出的融入三维语义特征的常识推理问答方法能够有效提高常识问答任务准确率。     

基于句法和语义信息的问句特征提取方法

在分析当前中文问答系统中问句分析技术的基础上,提出一种基于句法结构和语义信息的问题特征提取方法。利用依存句法分析出问句的主干,从语义信息角度分析问句主干从而提取出问句的特征词,并用改进贝叶斯算法进行问题分类。实验证明,该特征提取方法能提高问题分类的准确性。     

基于UML的网络智能答疑系统分析与设计

答疑系统是网络教育平台的重要组成部分，它在加强师生交流、帮助学生明确问题所在，并获得自己真正需要的答案信息等方面具有不可或缺的作用。本旨在于提供一个智能答疑系统，帮助远程教育的学习者消除学习中的障碍。系统基于UML进行分析和设计，建立相应的数据库，同时引入智能Agent技术实现各个动态用例，使答疑解惑的过程变得轻松、自如、实时、便捷。     

问答系统中基于列表类问题的研究

本文简略介绍了中文问答系统的基本结构和实现过程，着重介绍了问答系统中的列表类问题的分析，以及答案抽取时所采取的模式匹配和基于语义相似的抽取方法。     

问答系统中基于列表类问题的研究

本文简略介绍了中文问答系统的基本结构和实现过程,着重介绍了问答系统中的列表类问题的分析,以及答案抽取时所采取的模式匹配和基于语义相似的抽取方法。     

Enhanced question understanding with dynamic memory networks for textual question answering

Memory networks show promising context understanding and reasoning capabilities in Textual Question Answering (Textual QA). We improve the previous dynamic memory networks to do Textual QA by processing inputs to simultaneously extract global and hierarchical salient features. We then use them to construct multiple feature sets at each reasoning step. Experiments were conducted on a public Textual Question Answering dataset (Facebook bAbI dataset) in two ways: with and without supervision from labels of supporting facts. Compared to previous works such as Dynamic Memory Networks, our models show better accuracy and stability.     

知识库问答系统中实体关系抽取方法研究

针对现有的中文开放领域知识库问答系统缺乏对多关系问答的支持,将知识库问答过程分为实体识别、实体关系抽取和答案检索三个步骤,重点讨论了实体关系抽取的实现方法。在实体关系抽取阶段,提出一种基于规则的关系词提取方法抽取问句中的关系词,然后将关系词与知识库中的谓词进行相似度计算,得到关系集合,结合实体识别的结果,将问句转换为具有语义信息的三元组形式。实验结果表明,该方法可以支持多关系问答,并且具有较高的平均F1分数。     

问答系统:核心技术、发展趋势

该文首先给出问答系统的定义,并简要回顾了问答系统的历史;然后对现有各类问答系统进行了介绍,并对其核心技术、评测机制进行了分析;最后对问答系统的发展方向进行了展望。     

基于汉语框架网的旅游信息问答系统设计

该文借助汉语框架网(Chinese FrameNet,简称CFN)在语义表达方面的独特优势,探讨用本体描述语言建立面向特定领域的汉语框架语义知识库,并且以旅游交通领域中问答系统设计为例分析方法的有效性。方法中首先利用TREC分类与本体分类相结合的方式为查询问句分类,然后提出基于CFN的问句分析策略,通过CFN语义分析得到问句中三元组语义谓词、语义主体和语义客体,在问句分析的基础上从旅游本体知识库中对答案进行抽取并对答案处理,同时用本体编辑工具Protégé编码,实验证实方法是有效的。     

Semantic passage segmentation based on sentence topics for question answering

We propose a semantic passage segmentation method for a Question Answering (QA) system. We define a semantic passage as sentences grouped by semantic coherence, determined by the topic assigned to individual sentences. Topic assignments are done by a sentence classifier based on a statistical classification technique, Maximum Entropy (ME), combined with multiple linguistic features. We ran experiments to evaluate the proposed method and its impact on application tasks, passage retrieval and template-filling for question answering. The experimental result shows that our semantic passage retrieval method using topic matching is more useful than fixed length passage retrieval. With the template-filling task used for information extraction in the QA system, the value of the sentence topic assignment method was reinforced.     

基于Web的受限领域问答系统研究及应用

自动问答技术是自然语言处理领域中一个非常热门的研究方向,它综合运用了自然语言处理技术,传统的问答系统的知识库一般是基于固定的文档集合,丰富的网络资源为问答系统提供了另外一种良好的知识来源,提出并构建了一个基于网络的天气预报领域的问答系统,通过缩小问题的覆盖面的方法,提高了系统的准确性。