基于问句感知图卷积的教育知识库问答方法

摘要：

近年来,随着教育信息化的不断深入,海量教育资源和教学数据不断累积,一些教育知识库被提出,这为数据驱动的智慧教育提供了良好的发展条件.基于教育知识库的问答方法能够为学习者提供即时的答疑辅导,进而有效提升学习者的学习兴趣和效率.然而,目前特定于教育领域的知识库问答研究较少,且开放领域的知识库问答方法大多独立地建模问句和候选答案实体,因而建模效果有限.基于此,提出一种基于问句感知图卷积网络的教育知识库问答方法.首先,针对特定问句,提取其中的问句描述信息和查询实体集,并分别通过Transformer和预训练的知识库嵌入进行处理得到两者的表示;其次,根据查询实体集从知识库中抽取候选答案集的子图,并通过双注意力的图卷积神经网络更新节点信息,其中注意力的得分分别利用问句描述信息和查询实体集的表示,进而实现问句感知;最后,融合问句描述信息、查询实体集和候选实体表示来计算得分,并预测答案.在真实数据集MOOC Q&A上进行实验,采用预测准确率和平均倒数排名的指标进行评估,实验结果表明提出的方法优于基准模型.

关键词：图卷积网络(GCN);注意力;教育知识库;知识库问答(KBQA);知识图谱

所属期刊栏目：15

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家重点研发计划;国家自然科学基金;国家自然科学基金创新研究群体项目;教育部创新团队项目;中国工程科技知识中心项目;中国工程院咨询研究项目;中国博士后科学基金;中央高校基本科研业务费专项资金

在线出版日期：2021-10-18（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：1880-1887