【摘 要】
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随着大规模知识图谱的构建,基于知识图谱的自动问答成为自然语言处理领域的研究热点。该任务旨在用知识图谱中的三元组回答用户问题,使用户能够高效、准确地获取知识。然而,知识图谱问答由于知识图谱规模庞大、问题和答案数据异构而存在挑战。目前大量工作关注于分段式建模问题与三元组的局部匹配,从而进行答案选择。然而这样忽略了不同匹配子任务之间的关联,容易带来误差传播问题。此外,由于缺乏大规模无偏标注数据,模型遇到
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随着大规模知识图谱的构建,基于知识图谱的自动问答成为自然语言处理领域的研究热点。该任务旨在用知识图谱中的三元组回答用户问题,使用户能够高效、准确地获取知识。然而,知识图谱问答由于知识图谱规模庞大、问题和答案数据异构而存在挑战。目前大量工作关注于分段式建模问题与三元组的局部匹配,从而进行答案选择。然而这样忽略了不同匹配子任务之间的关联,容易带来误差传播问题。此外,由于缺乏大规模无偏标注数据,模型遇到低频或者未登录关系时效果容易变差。因此,本文利用深度学习方法进行模型改进,利用外部数据和逆任务进行模型提升。本文主要工作包括如下几个方面:·基于序列标注模型的子图检索 利用整个知识图谱作为候选答案是不切实际的,因此需要检索出与问题相关的子图,减小模型的搜索空间。本文首先构建了基于Bi-LSTM的序列标注模型识别问题的主题实体,接着设计了启发式算法进行主题实体和知识图谱中候选实体的匹配,该算法结合了融入先验知识的扩展匹配和基于Jaccard的模糊匹配,旨在修改该阶段的误差,从而扩大实体召回,产生高质量的候选答案集合。·基于多任务学习的候选重排模型 在候选答案重排阶段,本文针对现有的问题答案匹配框架进行改进,缓解其中的误差传播问题。其一,基于多任务学习构建一个具有共享编码层的联合匹配模型,使实体匹配和关系匹配两个子任务共同学习。其二,我们在模型中设计了一个对称互补注意力机制模块,旨在捕捉两个子任务之间的关联信息,区分问题的在不同子任务中的语义表示。实验证明模型在整体任务和各个子任务上都有效果的提升。·融入外部文本和逆任务的模型提升 为缓解缺乏标注数据问题,本文探究了两种模型提升方法。其一是融入外部文本数据的模型改进,其中主要包括融入文本信息的关系编码模块和融入子图信息的实体编码模块,使三元组考虑上下文环境得到更准确的编码表示。其二是利用知识图谱问题生成模型自动生成问答数据进行数据增强,然后对原预训练好的问答模型进行微调。最后实验分析了两种提升方法的有效性。
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