(东南大学计算机科学与工程学院 南京 211189) (计算机网络和信息集成教育部重点实验室(东南大学) 南京 211189) (meng.wang@seu.edu.cn)
出版日期: 2020-12-01基金资助:国家自然科学基金项目(61906037)；CCF-腾讯犀牛鸟基金项目Hybrid Human-Machine Active Search over Knowledge Graph
Wang Meng, Wang Jingting, Jiang Yinlin, Qi Guilin(School of Computer Science and Engineering, Southeast University, Nanjing 211189) (Key Laboratory of Computer Network and Information Integration (Southeast University), Ministry of Education, Nanjing 211189)
Online: 2020-12-01Supported by:This work was supported by the National Natural Science Foundation of China (61906037) and CCF-Tencent Open Fund.摘要/Abstract
摘要： 在知识图谱进行有效的搜索可以为智能问答、语义检索等智能应用提供有效支撑.然而，当用户不能给出明确的查询意图时，一个搜索系统要如何精准捕获用户的兴趣并找到对应的查询目标是项难题.人机混合的主动搜索为缓解用户和机器之间的理解鸿沟提供了桥梁.人机混合的主动搜索核心在于让机器主动地向用户提出相关的问题，从用户的反馈中获取信息，再基于这些信息对检索候选项进行搜索，形成人机混合的回路，最终精准定位用户意图并返回查询结果.在知识图谱表示学习技术的基础上，将知识图谱的搜索任务建模成向量空间中人机混合的主动搜索任务.具体来说，首先将知识图谱和用户的兴趣偏好嵌入到同一低维向量空间.然后，机器主动向用户提问，通过让用户对具体实体进行打分的方式获取相应的反馈信息，进而更新用户偏好在向量空间中的定位.设计了一种评价方式，基于偏好点与其他实体之间的欧氏距离来度量用户对某个实体的兴趣，最终在人机多轮交互后找到对应的目标实体返回给用户.在实验部分，对知识图谱的嵌入过程和主动搜索的过程分别进行了实验，实验结果显示，所提出的方法具有一定的效果.
参考文献
相关文章 15
| [1] | 陈可佳, 鲁浩, 张嘉俊. 条件变分时序图自编码器[J]. 计算机研究与发展, 2020, 57(8): 1663-1673. |
| [2] | 曾维新, 赵翔, 唐九阳, 谭真, 王炜. 基于重排序的迭代式实体对齐[J]. 计算机研究与发展, 2020, 57(7): 1460-1471. |
| [3] | 崔员宁, 李静, 沈力, 申扬, 乔林, 薄珏. Duration-HyTE：基于持续时间建模的时间感知知识表示学习方法[J]. 计算机研究与发展, 2020, 57(6): 1239-1251. |
| [4] | 刘昱彤, 吴斌, 白婷. 古诗词图谱的构建及分析研究[J]. 计算机研究与发展, 2020, 57(6): 1252-1268. |
| [5] | 张莹莹, 钱胜胜, 方全, 徐常胜. 基于多模态知识感知注意力机制的问答方法[J]. 计算机研究与发展, 2020, 57(5): 1037-1045. |
| [6] | 董永强, 王鑫, 刘永博, 杨望. 异构YANG模型驱动的网络领域知识图谱构建[J]. 计算机研究与发展, 2020, 57(4): 699-708. |
| [7] | 曾义夫, 牟其林, 周乐, 蓝天, 刘峤. 基于图表示学习的会话感知推荐模型[J]. 计算机研究与发展, 2020, 57(3): 590-603. |
| [8] | 姚思雨, 赵天哲, 王瑞杰, 刘均. 规则引导的知识图谱联合嵌入方法[J]. 计算机研究与发展, 2020, 57(12): 2514-2522. |
| [9] | 左笑晨,窦志成,黄真,卢淑祺,文继荣. 微博热门话题关联商品品类挖掘[J]. 计算机研究与发展, 2019, 56(9): 1927-1938. |
| [10] | 王飞,钱铁云,刘斌,彭智勇. 支持范围查询的低冗余知识图谱管理[J]. 计算机研究与发展, 2019, 56(8): 1758-1771. |
| [11] | 王硕,王建华,汤光明,裴庆祺,张玉臣,刘小虎. 一种智能高效的最优渗透路径生成方法[J]. 计算机研究与发展, 2019, 56(5): 929-941. |
| [12] | 罗晟,苗夺谦,张志飞,张远健,胡声丹. 基于层次信息粒表示的属性图链接预测模型[J]. 计算机研究与发展, 2019, 56(3): 623-634. |
| [13] | 黄培馨, 赵翔, 方阳, 朱慧明, 肖卫东. 融合对抗训练的端到端知识三元组联合抽取[J]. 计算机研究与发展, 2019, 56(12): 2536-2548. |
| [14] | 杜治娟, 杜治蓉, 王璐. 基于相邻和语义亲和力的开放知识图谱表示学习[J]. 计算机研究与发展, 2019, 56(12): 2549-2561. |
| [15] | 冶忠林, 赵海兴, 张科, 朱宇, 肖玉芝. 基于邻节点和关系模型优化的网络表示学习[J]. 计算机研究与发展, 2019, 56(12): 2562-2577. |
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