基于全局覆盖机制与表示学习的生成式知识问答技术

摘要：

针对现有生成式问答模型中陌生词汇导致答案准确率低下的问题和模式混乱导致的词汇重复问题,本文提出引入知识表示学习结果的方法提高模型识别陌生词汇的能力,提高模型准确率.同时本文提出使用全局覆盖机制以平衡不同模式答案生成的概率,减少由预测模式混乱导致的重复输出问题,提高答案的质量.本文在知识问答模型基础上结合知识表示学习的推理结果,使模型具备模糊回答的能力.在合成数据集和现实世界数据集上的实验证明了本模型能够有效地提高生成答案的质量,能对推理知识进行模糊回答.

关键词：生成式知识问答、覆盖机制、知识表示学习、自然语言处理、深度学习

所属期刊栏目：48

分类号：TP391;TP18;F273.4

资助基金：国家自然科学基金62072039

在线出版日期：2022-11-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共14页

页码：2392-2405