發(fā)布時間：2024-04-03 05:42

　　知識圖譜是目前流行的研究方向之一,在學(xué)術(shù)界和工業(yè)界都有廣泛應(yīng)用。本文主要研究基于知識圖譜問答(Knowledge Base Question Answering,KBQA)任務(wù)。該任務(wù)旨在使用知識圖譜中的三元組回答用戶給出的問題,其主要難點在于知識圖譜的大規(guī)模性以及問題和答案數(shù)據(jù)之間的異構(gòu)性。很多研究從不同角度解決上述難點,但仍然存在以下兩點不足。第一,現(xiàn)有方法對于實體鏈接和關(guān)系檢測子任務(wù)是通過精確匹配來獲得候選的,并且直接對其排序忽略了候選中可能存在影響效果的噪聲。第二,對于句法結(jié)構(gòu)更加復(fù)雜的多跳問題,很多方法將其看做語義匹配任務(wù)來解決,但只考慮了關(guān)系路徑的詞級別語義,或者只是簡單的對關(guān)系名稱進行隨機初始化,泛化能力依賴于關(guān)系的命名規(guī)則。針對上述不足,本文開展了相關(guān)研究工作,主要研究內(nèi)容和貢獻總結(jié)為如下幾點:(1)基于指針網(wǎng)絡(luò)和檢索重排的單跳KBQA方法:該方法在實體鏈接和關(guān)系檢測子任務(wù)中通過檢索重排框架來訪問知識圖譜,使用信息檢索方法根據(jù)相關(guān)性評分生成更高質(zhì)量的候選,緩解了之前方法對于候選質(zhì)量考慮不足,忽略其中可能存在影響效果的噪聲的問題。并且該方法使用多任務(wù)學(xué)習(xí)對子任務(wù)進行聯(lián)合訓(xùn)...

【文章頁數(shù)】：89 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖2.1:社交網(wǎng)絡(luò)圖譜

人類依靠知識來認知和理解世界。用來表示真實世界知識的知識圖譜近年來成為人工智能領(lǐng)域流行的研究方向。最早在2012年,Google公司就提出了知識圖譜的概念。從學(xué)術(shù)定義的角度,可以說“知識圖譜本質(zhì)上是語義網(wǎng)絡(luò)(SemanticNetwork)的知識庫”。它存儲結(jié)構(gòu)化的知識,這些結(jié)....

圖2.2:醫(yī)療知識圖譜

圖2.1:社交網(wǎng)絡(luò)圖譜在實際的生活應(yīng)用中,很多場景都符合圖的結(jié)構(gòu)。比如常見的社交網(wǎng)絡(luò)就可以用知識圖譜建模,以圖2.1為例,社交網(wǎng)絡(luò)中有人的實體“小張”、“小明”等,也有學(xué)校實體“華師大”、“北大”。人與人之間有朋友關(guān)系、同學(xué)關(guān)系,人和學(xué)校之間是“現(xiàn)就讀于”或者“曾就讀于”的關(guān)系。....

圖2.3:圖數(shù)據(jù)庫排名

從DB-Enginesx網(wǎng)站中可以搜索到目前的圖數(shù)據(jù)庫排名情況,如圖2.3所示,Neo4j是目前排名第一最受業(yè)界歡迎的圖數(shù)據(jù)庫。Neo4j使用屬性圖的數(shù)據(jù)模型(Propertygraphmodel)進行底層存儲,并且支持索引以及ACID規(guī)則。Neo4j服務(wù)器可以使用REST....

圖2.7:RESCAL結(jié)構(gòu)圖,來源[4]

基于轉(zhuǎn)移距離的模型把關(guān)系看作三元組中頭實體到尾實體的距離變換。核心思想是把頭實體和尾實體都映射到一個向量空間,通過向量之間的距離來判斷三元組存在的概率。第一個代表模型是TransE[1],如圖2.4所示,它把實體和關(guān)系都看做坐標空間的向量,認為h+r≈t,根據(jù)該公式定義距離評分....

本文編號：3946806