知识图谱:【知识图谱基础理论(九)】——知识图谱的应用

本文介绍知识图谱技术在智能问答系统的应用,包括基于信息检索和基于语义分析的两种问答方式,以及如何通过知识图谱帮助理解问题并提供准确答案。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

目前知识图谱技术主要用于智能语义搜索移动个人助理(如Google Now,Apple Siri等)以及深度问答系统(如IBM Watson,Wolfram Alpha等)。

  • 深度问答应用系统首先在知识图谱的帮助下对用户自然语言提出的问题进行语义分析和语法分析,进而将其转化成结构化形式的查询语言,然后在知识图谱中查询答案。对知识图谱的查询通常采用基于图的查询语言(SPARQL)。
  • 基于知识图谱的问答系统
    a)基于信息检索的问答系统
    先将问题转变为一个基于知识库的结构化查询,从知识库中查询与问题中(抽取的)实体相关的信
    息来生成多个候选答案,然后再从候选答案中识别出正确答案
    b) 基于语义分析的问答系统
    先通过语义分析正确理解问题的含义,然后将问题转变为知识库的精确查询,直接找到正确答案。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值