目前针对复杂语义和复杂句法的知识库问答(Knowledge Base Question Answering,KBQA)研究层出不穷,但它们多以已知问题的主题实体为前提,对问题中多意图和多实体重视不足,而问句中对核心实体的识别是理解自然语言的关键。针对此问题,提...目前针对复杂语义和复杂句法的知识库问答(Knowledge Base Question Answering,KBQA)研究层出不穷,但它们多以已知问题的主题实体为前提,对问题中多意图和多实体重视不足,而问句中对核心实体的识别是理解自然语言的关键。针对此问题,提出了一种引入核心实体关注度的KBQA模型。该模型基于注意力机制及注意力增强技术,对识别到的实体引用(Mention)进行重要性评估,得到实体引用关注度,去除潜在干扰项,捕获用户提问的核心实体,解决了多实体、多意图问句的语义理解问题。此外,还将评估的结果作为重要权重引入后续的问答推理中。在英文MetaQA数据集、多实体问句MetaQA数据集、多实体问句HotpotQA数据集上,与KVMem,GraftNet,PullNet等模型进行了对比实验。结果表明,针对多实体问句,所提模型在Hits@n、准确率、召回率等评估指标上均取得了更好的实验效果。展开更多
文摘目前针对复杂语义和复杂句法的知识库问答(Knowledge Base Question Answering,KBQA)研究层出不穷,但它们多以已知问题的主题实体为前提,对问题中多意图和多实体重视不足,而问句中对核心实体的识别是理解自然语言的关键。针对此问题,提出了一种引入核心实体关注度的KBQA模型。该模型基于注意力机制及注意力增强技术,对识别到的实体引用(Mention)进行重要性评估,得到实体引用关注度,去除潜在干扰项,捕获用户提问的核心实体,解决了多实体、多意图问句的语义理解问题。此外,还将评估的结果作为重要权重引入后续的问答推理中。在英文MetaQA数据集、多实体问句MetaQA数据集、多实体问句HotpotQA数据集上,与KVMem,GraftNet,PullNet等模型进行了对比实验。结果表明,针对多实体问句,所提模型在Hits@n、准确率、召回率等评估指标上均取得了更好的实验效果。
