基于层次化语义框架的知识库属性映射方法(Property Mapping in Knowledge Base Under the Hierarchical Semantic Framework)

Yu Li (李豫), Guangyou Zhou (周光有)


Abstract
面向知识库的自动问答是自然语言处理的一项重要任务,它旨在对用户提出的自然语言形式问题给出精炼、准确的回复。目前由于缺少数据集、特征不一致等因素,导致难以使用通用的数据和方法实现领域知识库问答。因此,本文将“问题意图”视作不同领域问答可能存在的共同特征,将“问题”与三元组知识库中“关系谓词”的映射过程作为问答核心工作。为了考虑多种层次的语义避免重要信息的损失,本文分别将“基于门控卷积的深层语义”和“基于交互注意力机制的浅层语义”两个方面通过门控感知机制相融合。我们在NLPCC-ICCPOL 2016 KBQA数据集上的实验表明,本文提出的方法与现有的基于CDSSM和BDSSM相比,效能有明显的提升。此外,本文通过构造天文常识知识库,将问题与关系谓词映射模型移植到特定领域,结合Bi-LSTM-CRF模型构建了天文常识自动问答系统。
Anthology ID:
2020.ccl-1.24
Volume:
Proceedings of the 19th Chinese National Conference on Computational Linguistics
Month:
October
Year:
2020
Address:
Haikou, China
Venue:
CCL
SIG:
Publisher:
Chinese Information Processing Society of China
Note:
Pages:
246–255
Language:
Chinese
URL:
https://www.aclweb.org/anthology/2020.ccl-1.24
DOI:
Bib Export formats:
BibTeX MODS XML EndNote
PDF:
http://aclanthology.lst.uni-saarland.de/2020.ccl-1.24.pdf