计算机与数字工程2024,Vol.52Issue(7) :2055-2060.DOI:10.3969/j.issn.1672-9722.2024.07.026

面向模糊主题复杂问句的阶段性查询图生成

Staged Query Graph Generation for Fuzzy Topic Complex Questions

邓涵玮 刘钊 高峰 顾进广
计算机与数字工程2024,Vol.52Issue(7) :2055-2060.DOI:10.3969/j.issn.1672-9722.2024.07.026
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面向模糊主题复杂问句的阶段性查询图生成

Staged Query Graph Generation for Fuzzy Topic Complex Questions

邓涵玮 1刘钊 2高峰 3顾进广3
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作者信息

  • 1. 武汉科技大学计算机科学与技术学院 武汉 430065;湖北省智能信息处理与实时工业系统重点实验室 武汉 430065;武汉科技大学大数据科学与工程研究院 武汉 430065
  • 2. 武汉科技大学计算机科学与技术学院 武汉 430065;湖北省智能信息处理与实时工业系统重点实验室 武汉 430065
  • 3. 武汉科技大学计算机科学与技术学院 武汉 430065;湖北省智能信息处理与实时工业系统重点实验室 武汉 430065;武汉科技大学大数据科学与工程研究院 武汉 430065;新闻出版署富媒体数字出版内容组织与知识服务重点实验室 北京 100083
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摘要

论文面向无主题实体和多主题实体的模糊主题复杂问句,提出了一种基于阶段性查询图生成的改进方案.针对无主题实体复杂问句,论文提出了以答案节点为起始节点的查询图构造方案.针对多主题实体复杂问句,论文提出了一种基于规则和Transformer编码器的主题实体选取策略,提高了问答的准确性.在四个数据集上的对比实验结果表明,该方法在复杂问题问答上的表现优于最近表现较好的Multi-hopCQA.

Abstract

Aiming at non-topic entity and multi-topic entities,fuzzy topic complex questions,this paper proposes an im-proved scheme based on the staged query graph generation.For non topic entity complex questions,this paper proposes a query graph construction scheme with the answer node as the starting node.For multi topic entities complex questions,this paper proposes a topic entity selection strategy based on rules and Transformer encoder,which improves the accuracy of the system.The compara-tive experiments on four data sets show that this method performs better than the recent better Multi-hopCQA on complex questions.

关键词

知识图谱问答/查询图/复杂问句/阶段性生成查询图

Key words

KBQA/query graph/complex questions/staged query graph generation

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基金项目

科技创新2030-"新一代人工智能"重大项目(2020AAA0108500)

国家自然科学基金项目(U1836118)

富媒体数字出版内容组织与知识服务重点实验室开放基金项目(ZD2021-11/01)

出版年

2024
计算机与数字工程
中国船舶重工集团公司第七0九研究所

计算机与数字工程

CSTPCD
影响因子:0.355
ISSN:1672-9722
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