7、基于知识图谱的语义解析与云服务代理架构设计

基于知识图谱的语义解析与云服务代理架构设计

语义解析方法与实验结果

在语义解析领域，提出了两种基于ConceptNet 5的全自动方法。

方法概述

• 方法一 ：从ConceptNet 5中提取每个查询词或短语的一级搜索结果，不排除在一级搜索中未显示任何关系的词，利用提取的概念改进语义解析和句子阐述。
• 方法二 ：初始搜索与方法一类似，比较一级搜索结果，识别与每个词和短语的关系，丢弃其余词，将相关词和短语传递给ConceptNet 5进一步提取概念，用于创建语义解析器。

语义阶段

使用ConceptNet 5创建逻辑格式进行语义解析，以“what is serge made out of”为例，目标lambda表达式为：

!fb:fashion:textile:fiber fb:en:serge

谓词“fashion.textile.fiber”通过ConceptNet 5提取的概念生成，“serge”直接从查询中提取，这样可以改进语义解析的计算，提供更多查询中未揭示的信息。

实验结果

在斯坦福情感数据集和Freebase上进行测试，数据集分别包含11855和917个开放域查询。实验结果如下表所示：
| 方法 | 级别 | 精度 | 召回率 | 准确率 |
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
| 方法一 | 一级 | 81.77%