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Generating Natural Language Queries Using Information from A Knowledge Graph
【摘 要】
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在这项研究中,我们计划提出一种方法,该方法用于生成自然语言问题,使用知识图中的信息并自动评估其难度。为了定义知识图,它是用于表征和研究现实世界中复杂的多关系设置的有效模型。我们的工作激发了对知识图中捕获的知识的进一步利用,可以在研究,教育和休闲中找到应用。通常,手动提出问题可能是一项耗费资源的工作。因此,自动方法可以提供一种替代方案,该替代方案可以大大减少所需的工作量。建立问题的已建立方法已使用文
【出 处】
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西南科技大学
【发表日期】
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2020年08期
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在利用计算机的同时,数据不断产生和积累。导致的问题是在哪里保存这些数据?过去解决此问题,存储成本过大。然而,由于近来技术的发展,存储费用已减少。大数据是数据集的集合,而数据集的规模更大且涉及面更广,使用传统的数据库管理工具很难处理。同时,使用传统方法处理大量数据集非常耗时,因此,比传统方法更快,效率更高的Hadoop框架被广泛使用。主要目标是对不断产生的数据进行处理,效率更高,耗时更少,并且不用存
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