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融合事件信息的复杂问句分析方法
被引量：
7
1
作者
刘小明
樊孝忠
刘里
《华南理工大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第7期140-145,共6页
问答系统中的复杂问句通常涉及很多事件信息,正确处理其中的事件内容对提高系统准确率有重要的影响.为此,文中提出了一种融合事件信息的复杂问句分析方法.该方法将事件视为由多个要素构成的复杂数据对象,从而定义了事件的语义表征模型,...
问答系统中的复杂问句通常涉及很多事件信息,正确处理其中的事件内容对提高系统准确率有重要的影响.为此,文中提出了一种融合事件信息的复杂问句分析方法.该方法将事件视为由多个要素构成的复杂数据对象,从而定义了事件的语义表征模型,给出了相似度计算方法.文中首先利用相关的事件抽取方法获取复杂问句中的事件信息,生成事件的语义模型实例.然后利用事件语义模型实例构成的矢量表征复杂问题的完整语义信息,从而根据表征矢量计算复杂问句的相似度.实验表明,事件语义信息对问句分析是有益的,融合事件信息的复杂问句分析方法有助于提高问答系统的整体性能,准确率高达78.6%.
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关键词
自然语言处理
问答系统
问句
分析
复杂问句
事件
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职称材料
基于图匹配网络的可解释知识图谱复杂问答方法
被引量：
12
2
作者
孙亚伟
程龚
+1 位作者
厉肖
瞿裕忠
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2021年第12期2673-2683,共11页
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...
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.
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关键词
知识图谱问答
复杂问句
查询图
图匹配网络
注意力机制
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职称材料
题名
融合事件信息的复杂问句分析方法
被引量：
7
1
作者
刘小明
樊孝忠
刘里
机构
北京理工大学计算机学院
出处
《华南理工大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第7期140-145,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(61003065)
文摘
问答系统中的复杂问句通常涉及很多事件信息,正确处理其中的事件内容对提高系统准确率有重要的影响.为此,文中提出了一种融合事件信息的复杂问句分析方法.该方法将事件视为由多个要素构成的复杂数据对象,从而定义了事件的语义表征模型,给出了相似度计算方法.文中首先利用相关的事件抽取方法获取复杂问句中的事件信息,生成事件的语义模型实例.然后利用事件语义模型实例构成的矢量表征复杂问题的完整语义信息,从而根据表征矢量计算复杂问句的相似度.实验表明,事件语义信息对问句分析是有益的,融合事件信息的复杂问句分析方法有助于提高问答系统的整体性能,准确率高达78.6%.
关键词
自然语言处理
问答系统
问句
分析
复杂问句
事件
Keywords
natural language processing
question answering system
question analysis
complex question
event
分类号
TP391.12 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于图匹配网络的可解释知识图谱复杂问答方法
被引量：
12
2
作者
孙亚伟
程龚
厉肖
瞿裕忠
机构
计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学)
出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2021年第12期2673-2683,共11页
基金
国家重点研究与发展计划项目(2018YFB1005100)
国家自然科学基金项目(61772264)。
文摘
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.
关键词
知识图谱问答
复杂问句
查询图
图匹配网络
注意力机制
Keywords
question answering over knowledge graph
complex question
query graph
graph matching network
attention mechanism
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
在线阅读
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
融合事件信息的复杂问句分析方法
刘小明
樊孝忠
刘里
《华南理工大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011
7
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于图匹配网络的可解释知识图谱复杂问答方法
孙亚伟
程龚
厉肖
瞿裕忠
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2021
12
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职称材料
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