典型文献
基于信息匹配方法的中文知识库问答系统
文献摘要：
知识库问答任务是自然语言处理领域中的研究热点之一,目前国内外学者对知识库问答方法的研究大多数是基于英文数据,基于中文数据的研究非常少.由于中文存在语言多变性、语法不明确性、语言歧义性等特点,导致很多英文知识库问答研究方法很难应用于中文数据.针对以上问题,该文提出一种基于信息匹配的中文知识库问答研究方法,探索方法在中文数据上的效果.首先对问题进行主语实体识别和属性值识别;其次将问句中的实体链接到知识库中的实体,使用逻辑回归对候选实体进行筛选;再次抽取其两跳内关系作为候选查询路径,将候选查询路径和问题进行相似度匹配得到匹配度最高的候选路径;最后使用实体拼接来得到多实体情况的查询路径,查询知识库获得最终答案.该方法在CCKS2019 CKBQA测试集上的F值达到了75.6％.
文献关键词：
知识库问答;自然语言处理;实体识别;实体链接;预训练模型;文本匹配
中图分类号：
作者姓名：
彭怀;宋井宽;唐向红
作者机构：
贵州大学,贵州 贵阳 550025;电子科技大学,四川 成都 610054
文献出处：
引用格式：
[1]彭怀;宋井宽;唐向红-.基于信息匹配方法的中文知识库问答系统)[J].计算机技术与发展,2022(02):14-19
A类：
B类：
信息匹配,匹配方法,知识库问答,问答系统,自然语言处理,中文数据,非常少,文存,多变性,语法,明确性,语言歧义,歧义性,探索方法,主语,实体识别,属性值,问句,实体链接,接到,逻辑回归,内关,相似度匹配,配得,匹配度,拼接,接来,来得,CCKS2019,CKBQA,测试集,预训练模型,文本匹配
AB值：
0.409792
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