融合机器阅读理解的知识图谱问答系统设计与实现

• 作者: 王天彬 黄瑞阳 张建朋 苏珂 汪浣沙
• 来源期刊: 信息工程大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 自然语言处理 问答系统 知识图谱 机器阅读理解技术
• 年，卷（期）: 2021,（6）
• 所属期刊栏目: 软件工程
• 页码范围: 709-715
• 页数: 7页
• 分类号: TP183
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-0673.2021.06.012

摘要

智能问答系统是信息检索的一种新型检索模式.针对现有知识图谱问答系统存在的开放域知识覆盖不全而影响问答质量的问题,提出了一种融合机器阅读理解的知识图谱问答系统构建方法.首先采用Elasticsearch数据库来存储预处理之后的三元组数据,其次利用信息检索技术在知识图谱中对问题相关知识进行检索,并将检索结果拼接成一段自然语言描述,采用XLNet模型进行答案抽取匹配,最后在2019年度第二届中国"AI+"创新创业大赛-自然语言处理技术创新大赛的数据集上进行了实验,其F1值能够达到0.23的指标.实验证明,融合机器阅读理解模型的知识图谱系统在复杂的开放域中文问答任务具有更好的表现能力.