摘要：基于知識(shí)圖譜的問答系統(tǒng)(knowledge base question answering,KBQA)目前已成為自然語言處理中的熱門研究領(lǐng)域.問答系統(tǒng)的應(yīng)用涉及諸多領(lǐng)域,如醫(yī)藥、電力、交通等各個(gè)方面.由此可見,問答系統(tǒng)已成為社會(huì)生產(chǎn)發(fā)展中必不可少的一項(xiàng)技術(shù).該文聚焦于國內(nèi)外針對(duì)知識(shí)圖譜的問答系統(tǒng)的研究與應(yīng)用,對(duì)其進(jìn)行分析梳理,總結(jié)了知識(shí)圖譜、知識(shí)庫以及問答系統(tǒng)的歷史、發(fā)展及應(yīng)用等相關(guān)知識(shí),以及現(xiàn)有基于知識(shí)圖譜的問答系統(tǒng)構(gòu)建的三類方法,分別為基于模板匹配的方法、基于語義解析的方法以及基于向量建模的方法,探究了深度學(xué)習(xí)對(duì)傳統(tǒng)問答系統(tǒng)效果的影響.最后,對(duì)基于知識(shí)圖譜的問答系統(tǒng)技術(shù)的未來以...

關(guān)鍵詞：

知識(shí)圖譜問答系統(tǒng)模板匹配語義解析向量建模

分類號(hào)：

TP309(計(jì)算技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù))

資助基金：

國家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃 ( 2018YFB1004100 )

在線出版日期：

2021-10-28 （萬方平臺(tái)首次上網(wǎng)日期，不代表論文的發(fā)表時(shí)間）

頁數(shù)：

7 ( 134-140 )

英文信息

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