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基于图匹配网络的可解释知识图谱复杂问答方法

本站小编 Free考研考试/2022-01-01

孙亚伟,程龚,厉肖,瞿裕忠
(计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京 210023) (ywsun@smail.nju.edu.cn)
出版日期: 2021-12-01


基金资助:国家重点研究与发展计划项目(2018YFB1005100);国家自然科学基金项目(61772264)

Graph Matching Network for Interpretable Complex Question Answering over Knowledge Graphs

Sun Yawei, Cheng Gong, Li Xiao, Qu Yuzhong
(State Key Laboratory for Novel Software Technology (Nanjing University), Nanjing 210023)
Online: 2021-12-01


Supported by:This work was supported by the National Key Research and Development Program of China (2018YFB1005100) and the National Natural Science Foundation of China (61772264)




摘要/Abstract


摘要: 知识图谱问答是人工智能领域的研究热点之一.在该任务中,自然语言问句结构与知识图谱结构之间的语义匹配是一个具有挑战的研究问题.现有工作主要利用深度学习技术对自然语言问句进行序列化编码,然后与知识图谱子图计算语义匹配,这样做法未充分利用复杂问句的结构信息,方法也缺乏可解释性.针对此问题,提出一种基于图匹配网络的知识图谱复杂问答方法TTQA.首先,通过语法分析方法,构建一个与知识图谱无关的未定查询图.然后,依据未定查询图和给定的知识图谱,构建一个与知识图谱相关的已定查询图,在其中,提出一种图匹配网络GMN,通过结合预训练语言模型和图神经网络技术,再利用注意力机制学习查询结构的上下文表示,从而得到更加丰富的结构匹配表示,用于已定查询图预测.在2个复杂问答数据集LC-QuAD 1.0和ComplexWebQuestions 1.1进行实验,结果表明:TTQA超过了现有方法.同时,通过消融实验验证了GMN的有效性.此外,TTQA生成的未定结构图和已定查询图增强了问答系统可解释性.






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