摘要：基于知識圖譜的問答系統(tǒng)(knowledge base question answering,KBQA)目前已成為自然語言處理中的熱門研究領域.問答系統(tǒng)的應用涉及諸多領域,如醫(yī)藥、電力、交通等各個方面.由此可見,問答系統(tǒng)已成為社會生產(chǎn)發(fā)展中必不可少的一項技術.該文聚焦于國內(nèi)外針對知識圖譜的問答系統(tǒng)的研究與應用,對其進行分析梳理,總結(jié)了知識圖譜、知識庫以及問答系統(tǒng)的歷史、發(fā)展及應用等相關知識,以及現(xiàn)有基于知識圖譜的問答系統(tǒng)構建的三類方法,分別為基于模板匹配的方法、基于語義解析的方法以及基于向量建模的方法,探究了深度學習對傳統(tǒng)問答系統(tǒng)效果的影響.最后,對基于知識圖譜的問答系統(tǒng)技術的未來以...

關鍵詞：

知識圖譜問答系統(tǒng)模板匹配語義解析向量建模

分類號：

TP309(計算技術、計算機技術)

資助基金：

國家重點研發(fā)計劃 ( 2018YFB1004100 )

在線出版日期：

2021-10-28 （萬方平臺首次上網(wǎng)日期，不代表論文的發(fā)表時間）

頁數(shù)：

7 ( 134-140 )

英文信息

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網(wǎng)址: 基于知識圖譜的問答系統(tǒng)研究與應用 http://m.gysdgmq.cn/newsview1369757.html