sdu_hao的博客

本篇博客主要基于微软亚洲研究院段楠老师的《智能问答》第四章 知识图谱问答 进行整理。知识图谱问答，又称 Knowledge-based QA 或 KBQA,是一种基于结构化知识库（即知识图谱）的智能问答方法。给定自然语言问题，该类方法基于知识图对问题进行理解，并根据问题理解的结果从知识图谱中查找或推理出问题对应的答案。知识图谱问答分为**基于语义分析的方法(Semantic Parser)和基...

本篇博客主要基于微软亚洲研究院段楠老师的《智能问答》第四章 知识图谱问答 进行整理。知识图谱问答，又称 Knowledge-based QA 或 KBQA,是一种基于结构化知识库（即知识图谱）的智能问答方法。给定自然语言问题，该类方法基于知识图对问题进行理解，并根据问题理解的结果从知识图谱中查找或推理出问题对应的答案。painnela O rengolendd.levuH vbora,ieno...

本篇博客主要基于微软亚洲研究院段楠老师的《智能问答》第四章 知识图谱问答 进行整理。本篇博客我们将介绍一下知识图谱的基本概念以及基于知识图谱的语义表示方法。知识图谱可以看做是对现实世界中客观存在的事实的一种高度抽象和总结。举例来说，Barack Obama 出生在 Honolulu 这个事实可以用不同自然语言对其进行表述，例如 Barack Obama was born in Honolulu...

本篇博客主要基于微软亚洲研究院段楠老师的《智能问答》第三章 关系分类 进行整理。1. 简介给定一段自然语言文本以及该文本中出现的若干实体(e1,...,en)(e_1,...,e_n)(e1​,...,en​), 关系分类（relation classification)任务的目的是识别这些实体(e1,...,en)(e_1,...,e_n)(e1​,...,en​)之间满足的语义关系（关系分...

本篇博客主要基于微软亚洲研究院段楠老师的《智能问答》第三章 实体链接 进行整理。1. 简介实体链接（entity linking)是指将自然语言文本中出现的实体提及（entity mention)关联到对应知识图谱实体上去的任务。实体链接是很多自然语言处理任务的基础，例如知识图谱构建、信息／事件抽取、语意搜索和智能问答等。按照自然语言文本长度的不同，该任务可以进一步分为长文本实体链接和短文本实...

原文地址1. 背景介绍知识图谱问答（KBQA）利用图谱丰富的语义关联信息，能够深入理解用户问题并给出答案，近年来吸引了学术界和工业界的广泛关注。KBQA 主要任务是将自然语言问题（NLQ）通过不同方法映射到结构化的查询，并在知识图谱中获取答案。小蜜团队研发的知识图谱问答系统（KBQA）目前已广泛应用于电信运营商、保险、税务等领域，但是在真实的客服场景中，KBQA 在处理复杂问句上仍然面临着挑...