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面向知识库问答的问句语义解析研究综述

电子学报 2022年第9期50卷 2242-2264页

作者：仇韫琦王元卓白龙尹芷仪沈华伟白硕中国科学院计算技术研究所数据智能系统研究中心北京100190 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京101408 中科大数据研究院河南郑州450046 中国科学院计算技术研究所网络数据科学与技术重点实验室北京100190

知识库问答(Knowledge Base Question Answering,KBQA)借助知识库中精度高、关联性强的结构化知识,为给定的复杂事实型问句提供准确、简短的答案.语义解析是知识库问答的主流方法之一,该类方法在给定的问句语义表征形式下,将非结构化的... 详细信息

知识库问答(Knowledge Base Question Answering,KBQA)借助知识库中精度高、关联性强的结构化知识,为给定的复杂事实型问句提供准确、简短的答案.语义解析是知识库问答的主流方法之一,该类方法在给定的问句语义表征形式下,将非结构化的问句映射为结构化的语义表征,再将其改写为知识库查询获取答案.目前,面向知识库问答的语义解析方法主要面临三个挑战:首先是如何选择合适的语义表征形式以表达问句的语义,然后是如何解析问句的复杂语义并输出相应的语义表征,最后是如何应对特定领域中数据标注成本高昂、高质量数据匮乏的问题.本文从上述挑战出发,分析了知识库问答中常用的语义表征的特点与不足,然后梳理现有方法并总结分析其如何应对问句的复杂语义,接着介绍了当前方法在标注数据匮乏的低资源场景下的尝试,最后展望并讨论了面向知识库问答的语义解析的未来发展方向.

关键词：知识库问答语义表征语义解析低资源

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G2S:基于语义块的知识图谱问答语义解析

电子学报 2021年第6期49卷 1132-1141页

作者：高留杰赵文张君福姜波北京大学软件与微电子学院北京100871 北京大学软件工程国家工程研究中心北京100871 北京北大软件工程股份有限公司北京100080 96901部队31分队北京100085

问题意图理解是知识图谱问答的主要任务之一,语义解析是当前理解问题意图的主流方法.其主要挑战是如何充分利用知识图谱上下文理解问句中的隐含实体或关系,以及时间、排序和聚合等复杂约束条件等意图.为了应对这些挑战,本文提出了一种... 详细信息

问题意图理解是知识图谱问答的主要任务之一,语义解析是当前理解问题意图的主流方法.其主要挑战是如何充分利用知识图谱上下文理解问句中的隐含实体或关系,以及时间、排序和聚合等复杂约束条件等意图.为了应对这些挑战,本文提出了一种基于语义块的知识图谱问答语义解析框架——Graph-to-Segment,框架中的语义解析模型结合了基于规则的准确度和基于深度学习的覆盖度,实现了问题到语义块序列的解析和语义查询图的构造.框架将问题意图使用基于语义块的语义查询图表示,将问题的语义解析建模为语义块序列生成任务,采用编码器-解码器神经网络模型实现问题到语义块序列的解析,然后通过语义块组装形成语义查询图.同时,结合知识图谱中的上下文信息,模型使用图神经网络学习问题的表示,改进隐含实体或关系的语义解析效果.在两个知识图谱问答数据集上的实验表明,模型性能达到了良好的效果.

关键词：知识图谱问答语义解析

朝鲜义兵对“攘斥话语”的因袭与主体建构--以柳麟锡的《宇宙问答》为切入点

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文艺争鸣 2022年第4期 158-163页

作者：朴雪梅朴东赫延边大学朝汉文学院吉林大学新闻与传播学院

19世纪的东亚饱受西方武力侵略和文化入侵,以致于东亚各国人民陷入了丧失文化主体地位的焦虑中。尊王攘夷,尊王学夷,还是全盘西化成了那个时期东亚文人不得不思考的问题。日本通过“尊王学夷”,~((1))形成了“紧紧围绕在神圣天皇周围的... 详细信息

19世纪的东亚饱受西方武力侵略和文化入侵,以致于东亚各国人民陷入了丧失文化主体地位的焦虑中。尊王攘夷,尊王学夷,还是全盘西化成了那个时期东亚文人不得不思考的问题。日本通过“尊王学夷”,~((1))形成了“紧紧围绕在神圣天皇周围的,一个可称为民族的政体实体”~((2))。随后“脱亚入欧”~((3)),开始侵占东亚邻国领土。

关键词：脱亚入欧全盘西化主体建构尊王问答

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问答

中华信鸽 2019年第1期 54-63页

每个季节全国各地都会发生各种各样的饲养、训放、作育、配对,以及种鸽不孕不育等问题。为此,小编总会将问题集结,在QA为您带来鸽友们的热心解答,希望对您有帮助和借鉴作用。

关键词：问答不孕不育热心

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基于多跳检索和知识图谱嵌入的知识图谱问答

计算机工程与设计 2023年第10期44卷 2997-3003页

作者：张志远苏加恩中国民航大学计算机科学与技术学院天津300300

针对复杂问题的知识图谱问答中缺乏跳跃次数限制的问题,通过选择更优的主题实体减少跳跃次数,在目标函数中增加惩罚项,鼓励模型使用尽可能少的跳跃次数完成检索。为使预测结果更加准确,结合知识图谱嵌入对多跳检索模块的答案进行反向验... 详细信息

针对复杂问题的知识图谱问答中缺乏跳跃次数限制的问题,通过选择更优的主题实体减少跳跃次数,在目标函数中增加惩罚项,鼓励模型使用尽可能少的跳跃次数完成检索。为使预测结果更加准确,结合知识图谱嵌入对多跳检索模块的答案进行反向验证。在广泛使用的WebQuestionsSP数据集上的实验结果表明,限制跳跃次数可明显提高知识图谱问答的准确率,结合知识图谱嵌入的反向验证进一步提高预测精度,较PullNet高出6.8个百分点。

关键词：知识图谱问答复杂问题多跳检索知识图谱嵌入跳跃次数反向验证

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问答

健与美 2020年第4期 14-15页

我家孩子目前上小学一年级,老师说他行动比别的小朋友慢一点,也不是性格和专注力的问题,就是动作比较慢。我应该带他参加一些身体训练吗?儿童的成长过程中身体素质的发育和成年人大不相同,但经常听到有观点说“等孩子长大了某一项能力... 详细信息

我家孩子目前上小学一年级,老师说他行动比别的小朋友慢一点,也不是性格和专注力的问题,就是动作比较慢。我应该带他参加一些身体训练吗?儿童的成长过程中身体素质的发育和成年人大不相同,但经常听到有观点说“等孩子长大了某一项能力就有了”,但其实这句话特别有欺骗性;也有另外—种极端的观点认为小朋友走路不平衡就是感统失调,夸大了孩子运动能力不足。

关键词：身体训练专注力感统失调身体素质儿童的成长问答小学一年级欺骗性

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问答

健与美 2018年第1期 18-18,20页

如果不是身体肠胃的问题，很可能是热量的消耗大于摄入造成的。举个例子，假如一个人一星期增长1磅（相当1斤）的肌肉，需要多摄入大约3500干卡热量。这3500千卡热量平均到7天里，每天就应该多摄入500千卡才可以达到效果。我们都知道，... 详细信息

如果不是身体肠胃的问题，很可能是热量的消耗大于摄入造成的。举个例子，假如一个人一星期增长1磅（相当1斤）的肌肉，需要多摄入大约3500干卡热量。这3500千卡热量平均到7天里，每天就应该多摄入500千卡才可以达到效果。我们都知道，长肌肉必须要配合抗阻力训怍东，一个小时抗阻力训练大约消耗约500千卡热量。

关键词：抗阻力训练问答热量消耗肌肉身体

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基于事件图和问答的事件论元提取方法研究

基于事件图和问答的事件论元提取方法研究

作者：李淑萍华南理工大学

学位级别：硕士

事件论元提取(Event Argument Extraction,EAE)是事件提取任务中的关键子任务,要求从半结构化或非结构化的事件提及中识别作为事件论元的实体及其在事件提及中扮演的论元角色。高效准确的事件论元提取能够帮助用户从中大量的事件中提取... 详细信息

事件论元提取(Event Argument Extraction,EAE)是事件提取任务中的关键子任务,要求从半结构化或非结构化的事件提及中识别作为事件论元的实体及其在事件提及中扮演的论元角色。高效准确的事件论元提取能够帮助用户从中大量的事件中提取关键信息并构建结构化的事件知识图,因此成为了信息提取领域的研究热点之一。将事件论元提取建模为机器阅读理解或问答任务是目前的一种研究趋势,基于论元角色的提取策略让模型只需要关注事件论元的定位,取得了不错的成绩;然而,它们仍然存在一些不足,如:(1)这些方法没有明确建模并学习事件类型和论元角色之间的内在信息;(2)这些方法侧重于问题的设计,它们需要依据规则生成自然问题或提取模板;(3)这些方法采用两个独立的预测器来预测论元的起止边界,忽略了两者之间的信息流动。首先,为了充分挖掘事件类型和论元角色之间的潜在信息,本文利用事件本体构造了一个多关系事件图MREG(Multi-Relational Event Graph),利用三种不同类型的边连接各个事件类型和论元角色节点构造成一个多关系无向图,通过关系型图卷积网络捕获不同的类型的连接下节点之间的结构性特征,并结合注意力机制针对性地学习不同节点对中心节点的影响权重,从而有效学习事件结构中的潜在信息。然后,本文提出了一个新的基于事件图和问答的事件论元提取模型GQA-EAE(Event Graph based Question Answering)。GQA-EAE利用从MREG学习的事件类型和论元角色的节点特征构造简单但信息丰富的问题,降低问题设计的成本。针对使用独立预测器的信息不足问题,GQA-EAE引入了一个新的起始位置嵌入(Start Position Embedding,SPE)允许信息在两个预测器之间传播。最后,本文在广泛使用的事件提取数据集上进行了实验。实验结果表明,本文提出的提取模型GQA-EAE在事件论元提取任务的评价指标上优于基线模型。此外,本文设计了消融实验表明本文提出的MREG和SPE均对论元提取有着正向的影响;GQA-EAE模型在不同数据场景下的测试结果也均优于对比模型。

关键词：自然语言处理事件论元提取问答图卷积网络

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国图藏《理学问答》新考

中国穆斯林 2022年第5期 61-70页

作者：撒海涛南京大学元史研究室/民族与边疆研究中心

一、问题的提出:从马坚先生的一篇旧文谈起2019年出版的《马坚著译文集》第四卷收录马坚先生于1950年所撰《〈理学问答〉研究》一文,原刊于《周叔弢先生六十生日纪念论文集》。根据文章介绍,《理学问答》是一个抄本,原为周叔弢先生旧藏... 详细信息

一、问题的提出:从马坚先生的一篇旧文谈起2019年出版的《马坚著译文集》第四卷收录马坚先生于1950年所撰《〈理学问答〉研究》一文,原刊于《周叔弢先生六十生日纪念论文集》。根据文章介绍,《理学问答》是一个抄本,原为周叔弢先生旧藏,北京解放前周先生示予马坚,希望其能研究一番,故才有了这一篇祝寿文章。

关键词：周叔弢马坚问答问题的提出理学论文集解放前