16、知识图谱问答与真实应用中的问答系统解析

知识图谱问答与真实应用中的问答系统解析

在信息时代，问答系统的发展日新月异。知识图谱问答（KBQA）借助文本数据提升性能，而在实际应用中，问答系统如 IBM Watson 展现出强大的能力。下面我们将深入探讨相关内容。

知识图谱问答模型利用文本数据的方式

现有的 KBQA 模型在多个方面利用文本数据，具体如下：
1. 创建问题子图 ：PullNet 模型通过迭代过程，利用文本和知识图谱（KG）的数据为给定问题构建子图。UniQORN 模型同样利用这两种数据源生成子图，以回答输入问题。
2. 获取输入问题的上下文信息 ：KG - QA 模型在生成词嵌入和构建答案上下文时使用文本数据。
3. 实体链接和识别 ：文本数据有助于准确地进行实体链接和识别，提高问答的准确性。
4. 生成嵌入 ：利用文本数据生成词嵌入，为后续的问答过程提供更丰富的语义信息。

IBM Watson 问答系统

IBM Watson 是一个具有高精度、高置信度和高速度的问答系统，达到了人类专家的水平。它源于 IBM 研究人员的努力，旨在构建一个能在电视问答节目 Jeopardy! 中与人类实时竞争的计算机系统。

Jeopardy! 挑战

Jeopardy! 竞赛有三名参与者，通过回答自然语言问题进行竞争，共分为三轮：
- 第一轮和第二轮 ：展示一个包含 6 个不同类别共 30 条线索的板，线索按美元价值升序排列。