ICMLJun, 2018

神经机器翻译用于查询构建和组合

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TL;DR本论文研究了使用神经机器翻译范式进行问题解析的应用，采用序列到序列模型来学习 SPARQL 图查询语言及其组合中的图形模式。通过模板构建问题和查询之间的对齐情况，探讨半监督学习方法代替问题 - 答案对诱导程序，并且借助自然语言生成的新进展扩展语言表达的覆盖范围。
发现论文，激发创造
  • 从自然语言翻译到 SPARQL 的神经机器翻译

    本篇论文采用八种不同的神经机器翻译模型，探讨将自然语言问题翻译成结构化查询语言 SPARQL 的方法，结果表明基于 CNN 的架构效果最佳， BLEU 分数高达 98，准确率高达 94%。

    Jun, 2019

  • SPARQL 作为外语

    本文提出了一种称之为 Neural SPARQL Machines 的神经网络模型，该模型通过 seq2seq 训练模式将自然语言翻译成 SPARQL 查询，从而提高 Linked Data Cloud 上的问题搜寻效率。

    Aug, 2017

  • 面向知识图谱的对话问答的语义解析

    本文介绍了使用自然语言处理技术的语义解析器，将用户的自然语言问题转化为有形式定义的查询语句，通过大规模知识图谱实现。作者提供了一个数据集，其中，用户问题采用 Sparql 语言解析，并对执行结果对系统回答进行注释。通过两种不同的语义解析方法，我们提出了挑战：如何处理大规模词汇，如何建模对话语境，如何处理多实体查询语句，并实现对新问题进行泛化。作者希望我们的数据集能够为开发会话式语义解析器提供有效的测试平台。本文的数据集和模型已经发布，详情请见链接。

    Jan, 2023

  • 评估大型语言模型用于知识图谱上的语义解析对话问答

    评估了没有在此任务上进行明确预训练的大型语言模型的性能，并通过一系列实验在广泛的基准数据集上比较了具有不同提示技术和不同大小的模型，并确定了生成输出中的常见问题类型。结果表明，大型语言模型能够从对话中生成图查询，并通过少样本提示和微调技术实现显著提升，特别是对于展现较低零样本性能的较小模型。

    Jan, 2024

  • QASem 解析：基于 QA 语义的文本到文本建模

    该论文研究了使用问答的方式表示语义关系，并从三个任务的角度分析了如何最好地利用 seq2seq 预训练语言模型的威力。最终提出了一个综合文本信息的模型，并发布了具有实用性的 QASem 分析工具。

    May, 2022

  • 基于分层图神经网络的组合式问答

    本研究提出了一个包含超过 120k 个人工标注问题的大规模组合式问答数据集，回答在此数据集上的问题需要组合文档中的若干段落来生成最终答案。本文针对该问题提出了一种基于图神经网络的层次预训练模型，并在预训练和机器阅读理解领域中取得了巨大的提升。

    Jan, 2021

  • 源端潜在图解析的神经机器翻译

    该论文提出了一种新颖的神经机器翻译模型，可联合学习句子的翻译和源端的潜在图表示，通过端到端模型优化句子的潜在图解析器，实现了目标翻译优化，并在标准的英日翻译数据集上显著优于以前的最佳模型。

    Feb, 2017

  • 基于语义解析的知识库问答

    本综述探讨了基于知识库的问题回答（KBQA）的两个独特挑战，并综述了现有 KBQA 方法的解决方法，其中建议通过深度学习领域的语义分析研究成果，解决当前 KBQA 研究遇到的瓶颈，特别是在预训练语言模型的时代。

    Sep, 2022

  • 语义解析的深度体系结构

    本文介绍了一种新颖的深度学习架构，通过将两个语言语义的神经模型相结合，提供了一个语义分析系统，无需解析即可从自然语言语句和问题中生成本体库特定的查询，使其特别适用于语法错误或句法非典型的文本，例如 Twitter，也允许开发受资源限制的语言的语义解析器。

    Apr, 2014

  • 学习组合神经网络用于问题回答

    本文介绍一种基于自然语言字符串的问答模型，适用于图像和结构化知识库，通过可组合模块自动组装神经网络，并通过强化学习来学习这些模块的参数，同时只需要（世界、问题、答案）三元组作为监督，我们的方法（称为动态神经模型网络）在视觉和结构化领域的基准数据集上取得了最先进的结果。

    Jan, 2016