典型文献
基于抽象事理图谱的因果简答题求解方法
文献摘要：
如何利用人工智能技术回答标准测试题目是一项具有挑战性的任务,吸引了人工智能领域的广泛研究.该文聚焦在高中地理的因果简答题求解任务,求解因果简答题需要进行知识集成和多跳因果推理,最终生成一段长文本作为答案.为此,该文定义了抽象事理图谱(AEG)来表示因果等关系,并利用预训练语言模型从语料中自动抽取一个面向高中地理因果简答题的抽象事理图谱,实现了多源知识集成.基于抽象事理图谱,该文利用图神经网络技术来融合结构化和非结构化知识,实现了多跳因果推理.该文在包含真实的高中地理因果简答题的数据集GeoCEQA上开展实验,结果表明,无论是ROUGE、BLEU指标还是人工评价的得分,该文提出的方法都取得了最佳结果,在ROUGE指标上,相比最优基线方法提升0.8％～1.4％;在BLEU指标上,相比最优基线方法提升0.4％;在人工评价得分上,相比最优基线方法提升4.2％.
文献关键词：
因果简答题;抽象事理图谱;多跳因果推理
中图分类号：
作者姓名：
陈越;何宇豪;孙亚伟;程龚;瞿裕忠
作者机构：
南京大学 计算机软件新技术国家重点实验室,江苏 南京 210023
文献出处：
引用格式：
[1]陈越;何宇豪;孙亚伟;程龚;瞿裕忠-.基于抽象事理图谱的因果简答题求解方法)[J].中文信息学报,2022(04):124-136
A类：
因果简答题,多跳因果推理,GeoCEQA
B类：
抽象事理图谱,求解方法,测试题,题目,人工智能领域,高中地理,解任,行知,知识集成,终生,段长,长文,文定,AEG,预训练语言模型,语料,自动抽取,多源知识,图神经网络,神经网络技术,非结构化,结构化知识,ROUGE,BLEU
AB值：
0.182786
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