6、跨语言知识提取与问答技术的创新应用

跨语言知识提取与问答技术的创新应用

在当今的自然语言处理领域，跨语言知识提取和问答技术是两个备受关注的研究方向。本文将介绍两种创新性的技术方案，分别是 MultiAligNet 和 Question Answering with Additive Restrictive Training (QuAART)，它们在不同方面展现了独特的优势和潜力。

MultiAligNet：搭建跨语言词汇与语义的知识桥梁

MultiAligNet 是一种基于 k - 多语言概念（MCk）的词汇 - 语义知识编码方法，旨在自动对齐不同语言中语义等价的词汇，构建跨语言的知识桥梁。

知识图构建

MultiAligNet 的知识图依赖于 Neo4j 数据库的开放技术和库。图模型中包含四种类型的节点：
1. 词节点 ：对应具体的词汇。
2. Babel 同义词集节点 ：提供多语言的同义词集信息。
3. WordNet 同义词集节点 ：基于 WordNet 数据库的同义词集。
4. 对齐节点 ：通过词性标签进一步分类，是基于 MCk 多语言词汇串联的新型信息节点。

这个知识图包含 72,469 个节点和 387,273 条关系，为跨语言知识的存储和查询提供了强大的支持。

提取结果与评估

从 1,047 个选定概念出发，自动提取了 21,514 个多语言对齐（MCks）。其中：
- 9,007 个（41.86%）与 WordNe