目前现有问答系统模型大多数都采用模板匹配的方式进行推理,对问题推理不够充分,因此,提出基于认知图谱的问答系统推理模型。依据专业领域知识作为知识源构建本体;并基于该认知图谱构建了"问题-关系"一对一的认知图谱问答系...目前现有问答系统模型大多数都采用模板匹配的方式进行推理,对问题推理不够充分,因此,提出基于认知图谱的问答系统推理模型。依据专业领域知识作为知识源构建本体;并基于该认知图谱构建了"问题-关系"一对一的认知图谱问答系统模型。最后通过将问答问题划分为简单问题与复杂问题分别对问题进行处理,其中简单问题运用BERT+CRF(Bidirectional Encoder Representations from Transformers+Conditional Random Field)模型进行模板匹配;针对复杂问题运用Node2vec生成子图后用GCN(Graph Convolutional Network)推理模型进行推理,将得出的答案作为输出结果。最后对所提出的模型通过井下作业领域进行了实验,结果表明认知图谱问答模型优于其他算法模型。展开更多
文摘目前现有问答系统模型大多数都采用模板匹配的方式进行推理,对问题推理不够充分,因此,提出基于认知图谱的问答系统推理模型。依据专业领域知识作为知识源构建本体;并基于该认知图谱构建了"问题-关系"一对一的认知图谱问答系统模型。最后通过将问答问题划分为简单问题与复杂问题分别对问题进行处理,其中简单问题运用BERT+CRF(Bidirectional Encoder Representations from Transformers+Conditional Random Field)模型进行模板匹配;针对复杂问题运用Node2vec生成子图后用GCN(Graph Convolutional Network)推理模型进行推理,将得出的答案作为输出结果。最后对所提出的模型通过井下作业领域进行了实验,结果表明认知图谱问答模型优于其他算法模型。
