知识图谱问答研究进展

近年来，知识图谱问答（Knowledge Graph Question Answering，KGQA）领域取得了许多重要进展。KGQA旨在从知识图谱中提取信息，并通过回答用户提出的自然语言问题来提供准确和详细的答案。下面将介绍一些重要的研究进展，并提供相应的源代码示例。

1. 知识图谱构建与表示
   知识图谱的构建是KGQA的基础。目前，许多方法被提出来从结构化数据、文本语料库和半结构化数据中构建知识图谱。其中，常用的技术包括实体识别与链接（Entity Linking），关系抽取（Relation Extraction）和属性抽取（Attribute Extraction）。以下是一个简单的Python代码示例，用于从文本语料库中抽取实体和关系：

import spacy

def entity_linking(text):
    nlp = spacy.load(