【摘 要】
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近年来,预训练语言模型在英文知识图谱问答研究中取得了令人瞩目的成绩.文章将预训练语言模型应用到中文知识图谱问答研究中,并通过实验结果分析不同模型及不同预训练语言模
【机 构】
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大连理工大学计算机科学与技术学院,辽宁大连116024
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近年来,预训练语言模型在英文知识图谱问答研究中取得了令人瞩目的成绩.文章将预训练语言模型应用到中文知识图谱问答研究中,并通过实验结果分析不同模型及不同预训练语言模型的性能,验证了 ERNIE(En-hanced Representation from Knowledge Integration)语言模型更适合完成中文问答任务.同时,文章提出一套高效的流水线方法,在实体提及识别、实体链接、关系匹配子任务上提出新的框架来提升识别匹配结果,并在CCKS2019-CKBQA测试集上达到了 69.9％的F1值.最终基于文章方法在web端实现了知识图谱的问答系统展示,可回答大量开放域问题.
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