【摘 要】
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针对基于知识图谱的问答在问句侯选主实体的筛选上步骤繁琐,且大多模型忽略了问句与关系细粒度相关性的问题,给出一种基于BiLSTM-CRF的细粒度知识图谱问答模型。模型包括实体
【机 构】
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桂林电子科技大学广西可信软件重点实验室,桂林电子科技大学卫星导航定位与位置服务国家地方联合工程研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金(U1711263,U1811264);广西创新驱动发展专项(科技重大专项)(AA17202024)
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针对基于知识图谱的问答在问句侯选主实体的筛选上步骤繁琐,且大多模型忽略了问句与关系细粒度相关性的问题,给出一种基于BiLSTM-CRF的细粒度知识图谱问答模型。模型包括实体识别和关系预测两个部分。在实体识别部分,用BiLSTM-CRF算法来提高实体识别准确率,并将N-Gram模型与Levenshtein距离算法相结合用于候选主实体的筛选,避免了现有方法中繁琐的候选主实体筛选步骤;在关系预测部分,分别应用注意力机制和CNN(Convolutional Neural Networks)从语义层次和词层次来捕获问句与关系之间的相互联系。以FreeBase中的FB2M和FB5M作为评估数据集,对预测实体关系对的准确率进行试验分析,结果表明本文的模型显著优于现有的针对单一关系的问答方法。
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