【摘 要】
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基于知识库的问答系统旨在通过解析用户的自然语言问句直接在知识库中提取出答案。目前,大多数知识库问答模型都遵循实体检测和关系识别这两个步骤,但是此类方法忽略了知识库
【基金项目】
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国家自然科学基金(11972115),中央高校基本科研业务费专项资金,东华大学“励志计划”(18D210402)。
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基于知识库的问答系统旨在通过解析用户的自然语言问句直接在知识库中提取出答案。目前,大多数知识库问答模型都遵循实体检测和关系识别这两个步骤,但是此类方法忽略了知识库本身所蕴含的结构信息以及这两个步骤之间的联系。文中提出了一种基于知识表示的联合问答模型。首先应用知识表示模型将知识库中的实体与关系映射到低维的向量空间,然后通过神经网络将问句也嵌入相同的向量空间,同时检测出问句中的实体,并在此向量空间内度量知识库三元组与问句的语义相似度,从而实现将知识库嵌入和多任务学习引入知识库问答。实验结果表明,所提模型可以极
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