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基于层级池化序列匹配的知识图谱复杂问答最优查询图选择方法
被引量：
1
1
作者
王冬
周思航
+1 位作者
黄健
张中杰
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2024年第8期2686-2695,共10页
在处理知识图谱复杂问答任务时,传统的查询图语义解析方法需要在排序阶段对大量结构复杂的候选查询图进行语义编码,用以获得各自多维特征表示。然而,在编码过程中采用的全局最大或平均池化操作通常存在对代表性特征提取能力不足的问题...
在处理知识图谱复杂问答任务时,传统的查询图语义解析方法需要在排序阶段对大量结构复杂的候选查询图进行语义编码,用以获得各自多维特征表示。然而,在编码过程中采用的全局最大或平均池化操作通常存在对代表性特征提取能力不足的问题。针对以上问题,提出一种基于层级池化序列匹配的最优查询图选择方法。在实现候选查询图的交互建模过程中,同时采用层级池化滑动窗口技术分层提取问句和查询图序列对的局部显著性特征与全局语义特征,使得到的特征向量更好地用于候选查询图的语义匹配打分。所提方法在两个流行的复杂问答数据集MetaQA和WebQuestionsSP上开展广泛实验。实验结果表明:引入层级池化操作能够有效提取复杂查询图序列的代表性语义特征,增强原有排序模型的交互编码能力,有助于进一步提升知识图谱复杂问答系统的性能。
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关键词
知识
图
谱复杂问答
查询图语义解析
层级池化
交互编码
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职称材料
题名
基于层级池化序列匹配的知识图谱复杂问答最优查询图选择方法
被引量：
1
1
作者
王冬
周思航
黄健
张中杰
机构
国防科技大学智能科学学院
出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2024年第8期2686-2695,共10页
基金
国家自然科学基金(62006237)资助课题。
文摘
在处理知识图谱复杂问答任务时,传统的查询图语义解析方法需要在排序阶段对大量结构复杂的候选查询图进行语义编码,用以获得各自多维特征表示。然而,在编码过程中采用的全局最大或平均池化操作通常存在对代表性特征提取能力不足的问题。针对以上问题,提出一种基于层级池化序列匹配的最优查询图选择方法。在实现候选查询图的交互建模过程中,同时采用层级池化滑动窗口技术分层提取问句和查询图序列对的局部显著性特征与全局语义特征,使得到的特征向量更好地用于候选查询图的语义匹配打分。所提方法在两个流行的复杂问答数据集MetaQA和WebQuestionsSP上开展广泛实验。实验结果表明:引入层级池化操作能够有效提取复杂查询图序列的代表性语义特征,增强原有排序模型的交互编码能力,有助于进一步提升知识图谱复杂问答系统的性能。
关键词
知识
图
谱复杂问答
查询图语义解析
层级池化
交互编码
Keywords
complex question answering over knowledge graph
semantic parsing for query graph
hierarchical pooling
interactive encoding
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于层级池化序列匹配的知识图谱复杂问答最优查询图选择方法
王冬
周思航
黄健
张中杰
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2024
1
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