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知識測驗

知識問答概述和相關數據集

KBQA的基本概念和挑戰

知識問答的主流方法介紹

IBM沃森

1問題短語

Wh-words:誰,什麽,哪個,什麽時候...

wh-詞+名詞,形容詞或副詞:哪壹方,多長時間

2種問題類型

3種答案類型

4問題主題

5問答來源類型

6種字段類型

7答案格式

縮小自然語言和標準化結構化數據之間的差距;

處理不完整、有噪聲和異構的數據集;

處理大規模知識圖譜;

分布式數據集上的質量保證處理;

整合結構化和非結構化數據;

降低維護成本;

快速復制到不同的字段。

基於模板的方法

基於語義分析的方法

基於深度學習的方法

TBSL(基於模板)

SPARQL模板

誰制作了最多的電影?

選擇不同?x WHERE {

?y rdf:類型?c。

?y?p?十。

}

由DESC訂購(計數(?y))

偏移0限值1

?丙類〔電影〕

?p屬性[已生成]

S1:語言處理

1獲取自然語言問題的POS標簽;

2.基於詞性標簽,語法規則表示疑問;

3使用領域相關詞匯和領域無關詞匯來幫助分析問題

最後,語義表示被轉換成SPARQL模板。

S2:模板實例化實體

模板匹配和實例化

S3:查詢排名和選擇

根據字符串相似性和顯著性對每個實體評分。

將自然語言短語或單詞節點映射到知識庫中的實體或實體關系。這種映射可以通過構建詞匯表來完成。

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