首頁資訊基于知識圖譜的問答系統(tǒng)研究與應(yīng)用

基于知識圖譜的問答系統(tǒng)研究與應(yīng)用

來源：泰然健康網(wǎng) 時間：2025年06月06日 00:48

摘要：基于知識圖譜的問答系統(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、交通等各個方面.由此可見,問答系統(tǒng)已成為社會生產(chǎn)發(fā)展中必不可少的一項技術(shù).該文聚焦于國內(nèi)外針對知識圖譜的問答系統(tǒng)的研究與應(yīng)用,對其進行分析梳理,總結(jié)了知識圖譜、知識庫以及問答系統(tǒng)的歷史、發(fā)展及應(yīng)用等相關(guān)知識,以及現(xiàn)有基于知識圖譜的問答系統(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)對傳統(tǒng)問答系統(tǒng)效果的影響.最后,對基于知識圖譜的問答系統(tǒng)技術(shù)的未來以...

關(guān)鍵詞：

知識圖譜問答系統(tǒng)模板匹配語義解析向量建模

分類號：

TP309(計算技術(shù)、計算機技術(shù))

資助基金：

國家重點研發(fā)計劃 ( 2018YFB1004100 )

在線出版日期：

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

頁數(shù)：

7 ( 134-140 )

英文信息