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题名基于多特征实体消歧的中文知识图谱问答
被引量：6
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作者
张鹏举
贾永辉
陈文亮
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机构
苏州大学计算机科学与技术学院
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第2期47-54,共8页
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基金
国家自然科学基金(61876115)。
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文摘
问答系统应用于人工智能、自然语言处理和信息检索领域获得了较好的效果,知识图谱问答(KBQA)作为其中的重要组成部分,是一项极具挑战性的自然语言处理任务。然而,目前常见的中文KBQA系统对于实体链接的实体消歧部分并没有给出很好的解决方法。提出一种基于多特征实体消歧的中文KBQA系统,通过结合实体自身的知名度特征、问句与实体关系的语义相似度特征、问句与实体的字符相似度特征和语义相似度特征,构建多特征实体消歧模型,提高实体链接准确率,为系统的问句分类和最优路径选取部分提供更准确的主题实体,从而提升系统性能。实验结果表明,该系统在CCKS2019-CKBQA评测数据的验证集上平均F1值为72.08%,其中采用多特征消歧模型的实体链接准确率达到90.84%,较使用知名度消歧模型和评测大赛第1名分别提升6.35和0.11个百分点。
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关键词
实体链接
实体消歧
主题实体
知识图谱问答
问答系统
问句分类
最优路径选取
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Keywords
entity linking
entity disambiguation
subject entity
Knowledge Based Question Answering(KBQA)
question answering system
question classification
optimal path selection
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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