【摘 要】
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问题意图理解是知识图谱问答的主要任务之一,语义解析是当前理解问题意图的主流方法.其主要挑战是如何充分利用知识图谱上下文理解问句中的隐含实体或关系,以及时间、排序和聚合等复杂约束条件等意图.为了应对这些挑战,本文提出了一种基于语义块的知识图谱问答语义解析框架——Graph-to-Segment,框架中的语义解析模型结合了基于规则的准确度和基于深度学习的覆盖度,实现了问题到语义块序列的解析和语义查询图的构造.框架将问题意图使用基于语义块的语义查询图表示,将问题的语义解析建模为语义块序列生成任务,采用编码器-解
【机 构】
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北京大学软件与微电子学院,北京大学软件工程国家工程研究中心,北京北大软件工程股份有限公司,96901部队31分队
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问题意图理解是知识图谱问答的主要任务之一,语义解析是当前理解问题意图的主流方法.其主要挑战是如何充分利用知识图谱上下文理解问句中的隐含实体或关系,以及时间、排序和聚合等复杂约束条件等意图.为了应对这些挑战,本文提出了一种基于语义块的知识图谱问答语义解析框架——Graph-to-Segment,框架中的语义解析模型结合了基于规则的准确度和基于深度学习的覆盖度,实现了问题到语义块序列的解析和语义查询图的构造.框架将问题意图使用基于语义块的语义查询图表示,将问题的语义解析建模为语义块序列生成任务,采用编码器-解
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