面向领域知识图谱的问答方法研究

摘要：

针对现有多数领域知识图谱问答方法存在实体间关系的语义信息利用不足,多跳问题处理能力弱的问题,难以满足用户对领域知识深度查询的需求,该文引入预训练模型,构建了一种面向领域知识图谱的问答方法.首先采用意图分类模型判断用户问题查询类型,约束知识查询类别.其次通过实体识别模型识别出问题中的实体提及,结合实体链接词典定位主题实体,进而召回相应查询路径.最后通过语义匹配模型计算问题与查询路径的语义相似程度,实现查询路径排序,选择最优查询路径得到答案.通过在地震灾害防治领域知识图谱上验证,该文构建的模型均优于同类对比模型,总体准确率达到86％,能够有效应对多跳问题,满足领域知识图谱问答的实际需求.

关键词：知识图谱、问答方法、语义匹配、实体识别

所属期刊栏目：48

分类号：TP391.1(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家重点研发计划2019YFC1509401

在线出版日期：2023-10-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：231-238