29、文本逻辑本体构建与多跳问题解答技术解析

文本逻辑本体构建与多跳问题解答技术解析

1. 从文本构建逻辑本体

在处理文本数据时，为了实现更高效的推理和知识表示，需要构建逻辑本体。其中，增量学习算法 ILED 可用于解决可扩展性问题。

1.1 ILED 算法

ILED 算法的第一步是使用 XHAIL 算法。通过 XHAIL 找到初始假设 H1 后，当遇到新的示例 Ei 时，ILED 算法会逐步修正当前假设 Hi，使得修正后的假设 Hi+1 与当前示例 Ei 以及所有先前的示例 E0, …, Ei - 1 保持一致。可以合理假设 ILED 能够处理大规模的数据集。

1.2 状态导航任务

在状态导航任务中，每个示例首先描述多个地点的相对位置，然后提出一个从一个地点移动到另一个地点的问题，答案是一系列的方向。例如，对于问题 “如何从学校申请者的状态过渡到理论物理课程毕业？”，答案会列举需要采取的行动。

在这个任务中，自然语言文本首先从抽象意义表示（AMR）转换为答案集编程（ASP）的语法。同时，背景知识 B 还包含从情境表示中学习到的规则。

以下是一个具体的输入示例：

Input
Narrative 
holdsAt(move(college_candidate, file(pt), ready_for_approval(pt)),1). 
holdsAt(move(ready_for_approval(pt), approved(pt)&approval(pt), prep_math_tutorial1),2). 
holdsAt(move(app