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基于知识表示学习的KBQA答案推理重排序算法

KBQA answer inference re-ranking algorithm based on knowledge representation learning
晋艳峰1
黄海来2,3
林沿铮1
王攸妙2
1. 复旦大学 软件学院, 上海 200433
2. 北京交通大学 交通运输学院, 北京 100044
3. 上海申通地铁集团有限公司, 上海 201103

摘要

现有的知识库问答(KBQA)研究通常依赖于完善的知识库,忽视了实际应用中知识图谱稀疏性这一关键问题。为了弥补该不足,引入了知识表示学习方法,将知识库转换为低维向量,有效摆脱了传统模型中对子图搜索空间的依赖,并实现了对隐式关系的推理,这是以往研究所未涉及到的。其次,针对传统KBQA在信息检索中常见的问句语义理解错误对下游问答推理的错误传播,引入了一种基于知识表示学习的答案推理重排序机制。该机制使用伪孪生网络分别对知识三元组和问句进行表征,并融合上游任务核心实体关注度评估阶段的特征,以实现对答案推理结果三元组的有效重排序。最后,为了验证所提算法的有效性,在中国移动RPA知识图谱问答系统与英文开源数据集下分别进行了对比实验。实验结果显示,相比现有的同类模型,该算法在hits@n、准确率、F1值等多个关键评估指标上均表现更佳,证明了基于知识表示学习的KBQA答案推理重排序算法在处理稀疏知识图谱的隐式关系推理和KBQA答案推理方面的优越性。

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2023.11.0545
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2024年第41卷 第7期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 1983-1991
文章编号: 1001-3695(2024)07-009-1983-09

发布历史

[2024-03-11] 优先出版
[2024-07-05] 印刷出版

引用本文

晋艳峰, 黄海来, 林沿铮, 等. 基于知识表示学习的KBQA答案推理重排序算法 [J]. 计算机应用研究, 2024, 41 (7): 1983-1991. (Jin Yanfeng, Huang Hailai, Lin Yanzheng, et al. KBQA answer inference re-ranking algorithm based on knowledge representation learning [J]. Application Research of Computers, 2024, 41 (7): 1983-1991. )

关于期刊

  • 计算机应用研究 月刊
  • Application Research of Computers
  • 刊号 ISSN 1001-3695
    CN  51-1196/TP

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