【摘 要】
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在当前的信息时代,互联网蓬勃发展,各种知识信息爆炸性增长,人们对快速、准确地获取信息的需求促使了自动问答技术的诞生,基于自然语言的知识图谱问答系统（KBQA）正是其中的一个重要分支,它可以自动回答知识图谱中包含事实的自然语言问题,更加精准,快速且答案简洁。近年来,深度学习的方法也在KBQA中得到了广泛应用,但由于现实世界用户提问的问题多样,自然语言复杂且难以处理,现有的KBQA技术仍存在一些不足,
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在当前的信息时代,互联网蓬勃发展,各种知识信息爆炸性增长,人们对快速、准确地获取信息的需求促使了自动问答技术的诞生,基于自然语言的知识图谱问答系统（KBQA）正是其中的一个重要分支,它可以自动回答知识图谱中包含事实的自然语言问题,更加精准,快速且答案简洁。近年来,深度学习的方法也在KBQA中得到了广泛应用,但由于现实世界用户提问的问题多样,自然语言复杂且难以处理,现有的KBQA技术仍存在一些不足,如忽略了原始信息,难以区分同名实体等。处理KBQA问题的关键在于实体识别和关系检测两个步骤。关系检测是其中的重要步骤。为了提升关系检测的效果,保留更多更全面的原始信息,提出了一种改进的基于多粒度语义匹配,使用长短时记忆网络和卷积神经网络的关系检测模型,该模型能够利用LSTM和CNN的优势分别获取语义级和单词级的匹配信息,模型左边的部分是基于不同关系粒度和层次的深度双向长短时记忆网络（Bi-LSTMs）,用于从语义层面进行建模:首先提取关系的三个层次信息:relation-level、word-level以及与关系相关的主题实体类型,其次使用深度双向长短时记忆网络（BiLSTMs）来学习不同层次的问题表示,第三使用一种注意力机制来同时跟踪实体和关系,最后还运用了一种残差学习方法来完成问题和关系的层次匹配。模型右边则使用了基于三维卷积的卷积神经网络,从单词的角度上进行建模。为了检测这个模型的效果,还构建了一个简单的KBQA系统。实验结果显示,这个方法提高了关系检测的准确率,它帮助本论文中的KBQA系统在单关系（简单问题）和多关系（Web QSP）QA基准测试中都有了更好的表现。
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