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大数据杂志2021年第03期知识图谱多跳问答推理研究进展、挑战与展望

来源:网络整理 发布时间:2021-08-07 12:04 标签:实体关系图推理三元组
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Progress,challengesandresearchtrendsofreasoninginmulti-hopknowledgegraphbasedquestionansweringDUHuifang1,WANGHaofen1,SHIYinghui2,WANGMeng31.CollegeofDesignandInnovation,TongjiUniversity,Shanghai200092,China2.SchoolofCyberScienceandEngineering,SoutheastUniversity,Wuxi214100,China3.SchoolofComputerScienceandEngineering,SoutheastUniversity,Nanjing211189,ChinaAbstractRecently,knowledgegraphbasedquestionansweringhasbeenwidelyusedinmanyfieldssuchasmedicalcare,finance,andgovernmentaffairs.Usersarenolongersatisfiedwithquestionansweringserviceofsingle-hopentityattributes,butwantservicewhichcanhandlecomplexmulti-hopquestion.Inordertoaccuratelyanddeeplyunderstandmulti-hopquestions,varioustypesofreasoningmethodshavebeenproposed.Thelatestresearchmethodsofmulti-hopknowledgegraphbasedquestionansweringweresystematicallyintroduced,aswellasrelateddatasetsandevaluationmetrics.These2021026-1TOPIC专题researchesmethodsweredividedintothreecategories:embedding-basedmethods,path-basedmethods,andlogic-basedmethods.Inparticular,frontierissuesdiscussionwerefocused.Finally,theshortcomingsofexistingmethodsandsuggestfutureresearchtrendsweresummarized.Keywordsknowledgegraph,multi-hopquestionanswering,reasoning中的咨询问题“常见的治疗感冒药物有哪些?”。

用户更多地倾向表达复杂的多跳问1引言答推理问题,如“请问伴有中耳炎并发症的感冒能用哪种药物治疗?”。而知识图谱多跳问答(以下简称多跳知识问答)[7-8]即1.1背景介绍针对包含多跳关系的问题,在知识图谱上随着大数据时代的来临,帮助用户在海量信息中快速找到想要的信息尤为重进行多步推理,继而推断得到答案的一项任务。要。知识图谱(knowledgegraph,KG)以三元组的形式结构化存储海量信息,一个三元组可以表示为,其中eh表示1.2多跳知识问答推理分类头实体,et表示尾实体,r表示头实体与尾相比单跳问答,多跳知识问答需要在实体之间存在的关系。知识图谱三元组之包含大量知识的知识图谱中找到多个有关间也存在关联关系,如上述三元组中的头联的三元组,并建模多跳长路径,这是更实体eh可能是另外一个三元组的尾实体。加具有挑战性的任务。同时知识图谱又是知识图谱把海量互联网信息表达成客观不完备的,长路径中任意一个三元组的不世界可认知的语义表示,具有强大的语义完整都会导致找不到正确的答案,这为多表达、存储和表达能力,在工业界和学跳知识问答带来了更大的挑战。为了解决术界得到了广泛关注和研究应用。智能问没有明显答案的复杂多跳查询问题,模型答系统[2]旨在针对用户提出的复杂信息需需要基于知识图谱已有知识进行推理。

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