@inproceedings{li-zhou-2020-ji,
title = "基于层次化语义框架的知识库属性映射方法(Property Mapping in Knowledge Base Under the Hierarchical Semantic Framework)",
author = "Li, Yu and
Zhou, Guangyou",
editor = "Sun, Maosong and
Li, Sujian and
Zhang, Yue and
Liu, Yang",
booktitle = "Proceedings of the 19th Chinese National Conference on Computational Linguistics",
month = oct,
year = "2020",
address = "Haikou, China",
publisher = "Chinese Information Processing Society of China",
url = "https://aclanthology.org/2020.ccl-1.24",
pages = "246--255",
abstract = "面向知识库的自动问答是自然语言处理的一项重要任务,它旨在对用户提出的自然语言形式问题给出精炼、准确的回复。目前由于缺少数据集、特征不一致等因素,导致难以使用通用的数据和方法实现领域知识库问答。因此,本文将{``}问题意图{''}视作不同领域问答可能存在的共同特征,将{``}问题{''}与三元组知识库中{``}关系谓词{''}的映射过程作为问答核心工作。为了考虑多种层次的语义避免重要信息的损失,本文分别将{``}基于门控卷积的深层语义{''}和{``}基于交互注意力机制的浅层语义{''}两个方面通过门控感知机制相融合。我们在NLPCC-ICCPOL 2016 KBQA数据集上的实验表明,本文提出的方法与现有的基于CDSSM和BDSSM相比,效能有明显的提升。此外,本文通过构造天文常识知识库,将问题与关系谓词映射模型移植到特定领域,结合Bi-LSTM-CRF模型构建了天文常识自动问答系统。",
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%X 面向知识库的自动问答是自然语言处理的一项重要任务,它旨在对用户提出的自然语言形式问题给出精炼、准确的回复。目前由于缺少数据集、特征不一致等因素,导致难以使用通用的数据和方法实现领域知识库问答。因此,本文将“问题意图”视作不同领域问答可能存在的共同特征,将“问题”与三元组知识库中“关系谓词”的映射过程作为问答核心工作。为了考虑多种层次的语义避免重要信息的损失,本文分别将“基于门控卷积的深层语义”和“基于交互注意力机制的浅层语义”两个方面通过门控感知机制相融合。我们在NLPCC-ICCPOL 2016 KBQA数据集上的实验表明,本文提出的方法与现有的基于CDSSM和BDSSM相比,效能有明显的提升。此外,本文通过构造天文常识知识库,将问题与关系谓词映射模型移植到特定领域,结合Bi-LSTM-CRF模型构建了天文常识自动问答系统。
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[基于层次化语义框架的知识库属性映射方法(Property Mapping in Knowledge Base Under the Hierarchical Semantic Framework)](https://aclanthology.org/2020.ccl-1.24) (Li & Zhou, CCL 2020)
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