【摘 要】
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随着互联网技术的飞速发展,人们的日常生活已经离不开网络,越来越多的问题由书本查询转变为网络查询,而自动问答是一种人机交互的新趋势,分析用户提出的自然语言问题中的语义信息,并根据其真实意图得到精准的答案将成为下一代搜索引擎的新形态。传统的自动问答是通过检索网页、搜索引擎、知识百科、问答社区等非结构化数据来获取答案,随着知识图谱和神经网络等深度学习方法在自然语言处理领域的应用,基于知识图谱的自动问答方
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随着互联网技术的飞速发展,人们的日常生活已经离不开网络,越来越多的问题由书本查询转变为网络查询,而自动问答是一种人机交互的新趋势,分析用户提出的自然语言问题中的语义信息,并根据其真实意图得到精准的答案将成为下一代搜索引擎的新形态。传统的自动问答是通过检索网页、搜索引擎、知识百科、问答社区等非结构化数据来获取答案,随着知识图谱和神经网络等深度学习方法在自然语言处理领域的应用,基于知识图谱的自动问答方法获得广泛关注。基于知识图谱的问答旨在分析自然语言问题的语义,并从知识图谱中返回准确的答案。目前针对基于知识图谱的自动问答对于单一关系的简单问题、不包含时序推理关系的问题初有成效,而现实中的问题由于存在着时序约束或包含多个关系而更复杂。在用户提出的问题较为复杂,尤其是包含时序关系时,由于模型推理能力较弱,且对于问题中的时序约束不敏感,往往得不到精准的回答,也是目前自动问答系统所面临的挑战,导致问答系统在很多领域难以落地,尤其是在进行医疗知识咨询与就诊服务时质量较差。本文针对上述问题,提出利用外部知识和推理增强的方法,并将方法应用于自动问诊原型系统,进一步验证方法的有效性。本文的主要工作和创新点如下:（1）针对时序约束不敏感的问题,我们通过注意力机制将外部知识融入到自动问答模型中,通过关注问题中时序信息等一般模型关注不到的部分,来增强模型对时序等信息的敏感性,进一步提高问题预测的准确率。（2）针对模型推理能力较弱的问题,我们设计了一个推理增强网络来分析上下文信息并将其融合到推理过程中,以提高推理过程中关系和实体的准确性。（3）将融合外部知识和推理增强网络的方法应用在实际的自动问诊系统中,进一步证明了该方法的实用性。
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