基于信息匹配方法的中文知识库问答系统

彭怀; 宋井宽; 唐向红

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知识库问答任务是自然语言处理领域中的研究热点之一,目前国内外学者对知识库问答方法的研究大多数是基于英文数据,基于中文数据的研究非常少。由于中文存在语言多变性、语法不明确性、语言歧义性等特点,导致很多英文知识库问答研究方法很难应用于中文数据。针对以上问题,该文提出一种基于信息匹配的中文知识库问答研究方法,探索方法在中文数据上的效果。首先对问题进行主语实体识别和属性值识别;其次将问句中的实体链接到知识库中的实体,使用逻辑回归对候选实体进行筛选;再次抽取其两跳内关系作为候选查询路径,将候选查询路径和问题进行相似度匹配得到匹配度最高的候选路径;最后使用实体拼接来得到多实体情况的查询路径,查询知识库获得最终答案。该方法在CCKS2019 CKBQA测试集上的F值达到了75.6%。

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来源
《计算机技术与发展》 |2022年第2期|14-19|共6页
作者
彭怀; 宋井宽; 唐向红;
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作者单位

贵州大学;

电子科技大学;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工智能理论;
关键词
知识库问答; 自然语言处理; 实体识别; 实体链接; 预训练模型; 文本匹配;

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