基于层次化语义框架的知识库属性映射方法

• 作者: 李豫 周光有
• 来源期刊: 中文信息学报
• 学科: 工学
• 关键词: 知识库 属性映射 深层语义
• 年，卷（期）: 2022,（2）
• 所属期刊栏目: 知识表示与知识获取|Knowledge Representation and Acquisition
• 页码范围: 49-57
• 页数: 9页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-0077.2022.02.006

摘要

面向知识库的自动问答是自然语言处理的一项重要任务,其旨在对用户提出的自然语言形式问题给出精练、准确的回复.目前由于缺少数据集,存在特征不一致等因素,导致难以使用通用的数据和方法实现领域知识库问答.因此,该文将"问题意图"视作不同领域问答可能存在的共同特征,将"问题"与三元组知识库中"关系谓词"的映射过程作为问答核心工作.为了考虑多种层次的语义并避免重要信息的损失,该文分别将"基于门控卷积的深层语义"和"基于交互注意力机制的浅层语义"通过门控感知机制相融合.在NLPCC-ICCPOL 2016 KBQA数据集上的实验表明,该文方法与现有的CDSSM和BDSSM方法相比,效能有明显提升.此外,该文通过构造天文常识知识库,将问题与关系谓词映射模型移植到特定领域,结合Bi-LSTM-CRF模型构建了天文常识自动问答系统.