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基于图神经网络的问答系统
被引量：
1
1
作者
冯雨溪
张燮弛
+1 位作者
黄正结
王琳琳
《计算机工程与设计》
北大核心
2024年第5期1351-1358,共8页
针对目前问答模型对文本语义理解能力不足、缺少常识性知识,且无法有效利用现存海量文本信息的现状,研究一种基于图神经网络的问答系统。通过预训练技术和图注意力算法的有效结合,融合来自常识知识库中的结构化知识,通过准确的知识推理...
针对目前问答模型对文本语义理解能力不足、缺少常识性知识,且无法有效利用现存海量文本信息的现状,研究一种基于图神经网络的问答系统。通过预训练技术和图注意力算法的有效结合,融合来自常识知识库中的结构化知识,通过准确的知识推理获得对文本深层次语义的理解,最终作出正确的回答。在对话文本和抽象语义文本等数据集上进行的一系列对比实验验证了该问答系统的有效性,表明其具备在对话文本及抽象语义概念上的理解能力。
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关键词
图神经网络
预训练范式
知识增强模块
知识
推理
问答系统
机器阅读理解
自然语言处理
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题名
基于图神经网络的问答系统
被引量：
1
1
作者
冯雨溪
张燮弛
黄正结
王琳琳
机构
华东师范大学计算机科学与技术学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2024年第5期1351-1358,共8页
基金
上海市扬帆计划基金项目(启明星培育扬帆专项)(20YF1411800)
国家自然科学基金项目(62006077)。
文摘
针对目前问答模型对文本语义理解能力不足、缺少常识性知识,且无法有效利用现存海量文本信息的现状,研究一种基于图神经网络的问答系统。通过预训练技术和图注意力算法的有效结合,融合来自常识知识库中的结构化知识,通过准确的知识推理获得对文本深层次语义的理解,最终作出正确的回答。在对话文本和抽象语义文本等数据集上进行的一系列对比实验验证了该问答系统的有效性,表明其具备在对话文本及抽象语义概念上的理解能力。
关键词
图神经网络
预训练范式
知识增强模块
知识
推理
问答系统
机器阅读理解
自然语言处理
Keywords
graph neural networks
pre-training paradigm
knowledge enhancement module
knowledge reasoning
question answering system
machine reading comprehension
natural language process
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于图神经网络的问答系统
冯雨溪
张燮弛
黄正结
王琳琳
《计算机工程与设计》
北大核心
2024
1
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