论文动态 | 基于知识图谱的问答系统关键技术研究 #03

 本文转载自 PaperWeekly 公众号,作者为崔万云复旦大学知识工场实验室博士生,研究方向为问答系统和知识图谱。


第 5 节 复杂问题回答

这一节详细阐述如何回答复杂问题。首先第 5.1. 节将问题形式化为一个最优化问题。第 5.2. 节和第 5.3. 节分别阐述优化量度和算法。

5.1. 问题陈述

本节着重关注由一系列 BFQ 组成的复杂问题,例如表 1.1 中的问题 ○f 可以被分解为两个 BFQ:(1) BarackObama’swife (MichelleObama);(2) WhenwasMichelleObama born? (1964 年)。显然,第二个问题的答案依赖于第一个问题的答案。在解答复杂问题时,分而治之框架可以自然而然地被利用:(1) 系统首先把问题分解为一系列 BFQ,(2) 然后系统依次回答每个问题。既然在第 3 节已经给出了如何回答 BFQ,那么这一节中的关键步骤就是问题分解。

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论文动态 | 基于知识图谱的问答系统关键技术研究 #02

本文转载自 PaperWeekly 公众号,作者为崔万云复旦大学知识工场实验室博士生,研究方向为问答系统和知识图谱。


第五章 从问答语料库和知识图谱学习问答

问答系统(QA)已经成为人类访问十亿级知识图谱的流行方式。与网络搜索不同,在自然语言问题能够被精确地理解和映射到知识图谱上的结构化查询的前提下,基于知识图谱的问答系统将给出准确且简洁的结果。这其中的挑战是人类可以以许多不同的方式提出同一询问。现有的解决方案由于它们的模型表示而有着天然的缺陷:基于规则的实现只能理解一小部分的问题,而基于关键词或同义词的实现不能完整地理解问题。在十亿规模的知识图谱和百万规模的问答语料库的基础上,本章设计了一种新的问题表现形式:问题模板。例如,对于一个关于某个城市人口数目的问题,可以学习到诸如 what is the total number of people in $city? 或 how many people are there in $city? 这样的问题模板。本章共为 2782 种关系学习了约两千七百万种模板。基于这些模板,本章设计的问答系统 KBQA 能够有效地支持二元事实型问题,以及由一系列二元事实型问题组合而成的复杂问题。此外,通过将 RDF 知识图谱进行属性扩展,知识图谱的覆盖范围提高了 57 倍。在 QALD 标准测试集上,KBQA 系统在有效性和效率上击败了其他所有竞争对手。

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论文动态 | 基于知识图谱的问答系统关键技术研究 #01

本文转载自公众号 PaperWeekly,作者为复旦大学知识工场实验室博士生崔万云,研究方向为问答系统和知识图谱。


 

第一章 绪论


第 1 节 问答系统背景介绍

2011 年 10 月 14 日,苹果公司在其 iPhone 4S 发布会上隆重推出新一代智能个人助理 Siri。Siri 通过自然语言的交互形式实现问答、结果推荐、手机操作等功能,并集成进 iOS 5 及之后版本。2012 年 7 月 9 日,谷歌发布智能个人助理 Google Now,通过自然语言交互的方式提供页面搜索、自动指令等功能。2014 年 4 月 2 日,微软发布同类产品 Cortana,2014 年 10 月,亚马逊发布同类产品 Alexa。在此之前的 2011 年 9 月,由 IBM 研发的 Watson 机器人参加智力问答节目“Jeopardy!”,并战胜该节目的前冠军 Brad Rut- ter 和 Ken Jennings,豪取一百万美金大奖。

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论文动态 | 基于知识图谱的问答系统关键技术研究 #04

本文转载自公众号 PaperWeekly。

作者丨崔万云

学校丨复旦大学博士

研究方向丨问答系统,知识图谱

领域问答的基础在于领域知识图谱。对于特定领域,其高质量、结构化的知识往往是不存在,或者是极少的。本章希望从一般文本描述中抽取富含知识的句子,并将其结构化,作为问答系统的知识源。特别的,对于不同的领域,其“知识”的含义是不一样的。有些数据对于某一领域是关键知识,而对于另一领域则可能毫无意义。传统的知识提取方法没有考虑具体领域特征。
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领域应用 | 基于知识图谱的厨房领域问答系统构建

本文整理自广州索答信息科技有限公司 CTO 徐叶强在 4 月 29 日广州知识图谱与问答系统论坛上的演讲。

大家好,我是索答科技的徐叶强。首先感谢杜剑锋老师的邀请,还有我们的蒋院长给我们专门一个平台,有幸在这个地方,给大家分享一下我们索答科技目前做的一个产品里面所用到的一些技术,以及解决的一些问题,那么下面我会分成四个部分,跟大家一起分享。

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