KBQA问答系统流程

目录

1、nlu（自然语言理解）

1、意图识别

2、提取实体

2、信息处理

1、信息检索

2、知识图谱

3、nlg（自然语言生成）

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简介

KBQA()基于知识图谱的问答系统，大体流程是根据问句查询知识谱曲，然后根据知识图谱的信息生成一句答案返回给用户。

1、nlu（自然语言理解）

对于问答系统来说，自然语言理解就是要从自然语言当中提取query所提问的信息。

1、意图识别

匹配法：

预先定义好一些意图类别，根据正则匹配出指定的意图，从而判断出query的意图。

分类法：

预先将意图分类并训练好分类器，将query用分类器分类。判断意图

2、提取实体

1、匹配法

预先定义好需要抽取的实体的类型和字典，通过正则匹配的方法类提取实体。

优点：在小规模特定数据集上效率和准确行都比较高

缺点：1、在大规模数据集上需要准备的类别和字典都需要人工校验，工作量大。有些实体，如地名、人名几乎