论文浅尝 | 基于知识图谱子图匹配以回答自然语言问题

2024-03-27 06:32

本文主要是介绍论文浅尝 | 基于知识图谱子图匹配以回答自然语言问题,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

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Citation: Hu,S., Zou, L., Yu, J. X., Wang, H., & Zhao, D. (2018). Answering natural language questions by subgraph matching over knowledge graphs. IEEE Transactions on Knowledge & Data Engineering, PP(99), 1-1.


动机


对于基于知识图谱的事实性问答(KBQA),采用基于语法分析的方法,大致分为两个阶段:其一为问题理解,即将问题转换为 SPARQL 类型的结构化查询;其二为查询评分,即对产生的结构化查询进行置信度评分。在问答系统中,重点是解决第一阶段中的歧义性问题,即解决:第一,短语链接问题,即如何将自然语言问句中的短语链接到正确的实体//关系/属性上;第二,复合问题,即一个自然语言问题可能转换为多个知识图谱三元组,而这多个三元组如何组合,才正确表达了问题的意图,并由此得到正确答案。

因此,为了解决第一阶段的两个问题,本文提出基于图匹配的方法,将解决歧义问题与查询评分这两个阶段融合在一起,即当得到自然语言问题的一个正确匹配的查询子图时,歧义问题也已经同时解决了。本文为了将自然语言转换为查询图,提出了关系优先(relation-first)和点优先(node-first)的方法。前者从自然语言问句中,尽量抽取对应的关系,并从句法树中抽取实体来构成查询图;后者从问句中尽量抽取对应的实体,再对实体之间的边进行填充,来构成查询图。该方法不需要事先人工设立模板,且对复杂问句分析非常有效。


贡献


文章的贡献有:

1)不同于已有的基于模板的工作,本文工作不需要预先设置模板;

2)不同于已有的基于语义分析的工作,本文工作的将歧义性问题与查询评分问题融合成一个问题来解决;

3)本文工作对于解决复杂问题非常有效,且对于句法依存树的使用具有容错率。


方法


本文的工作主旨,是建立一个与自然语言问句意图充分匹配的查询图Qs,这个查询图中可以存在具有歧义性的实体(以节点表示)或关系(以边表示)。当这个查询图被确定下来时,对应的结构化查询也被唯一确定。为了建立结构化查询,本文首先从问句中形成以自然语言成分组成的查询图Qs,再通过图Qs与知识图谱G的同构匹配,来得到结构化查询。本文的工作主要分为线下和线上部分,其中线上部分又分为关系优先(

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