知识图谱上的复杂问答消息传递

Aug, 2019

Message Passing for Complex Question Answering over Knowledge Graphs

Svitlana Vakulenko, Javier David Fernandez Garcia, Axel Polleres, Maarten de Rijke, Michael Cochez

TL;DR本文提出了一种基于无监督消息传递的复杂知识图谱问答方法，通过识别问题类型，并在图结构中传递置信度分数来进行答案实体的定位和聚合，其在 LC-QuAD 基准测试中表现优于现有方法，具有较高的实现效率和通用性。

Abstract

question answering over knowledge graphs (KGQA) has evolved from simple single-fact questions to complex questions that require graph traversal and aggregation. We propose a novel approach for complex KGQA that u

knowledge graph question answering unsupervised message passing graph traversal lc-quad benchmark

发现论文，激发创造

利用准知识图谱将多文献证据连接来回答复杂问题

该论文介绍了一种名为 QUEST 的方法，该方法通过计算来自不同文档的部分结果的相似度连接，从而直接从文本源中回答复杂问题。

Aug, 2019

利用关系路径的混合语义进行知识图谱上的多跳问答

本文提出了一种利用关系路径的混合语义来改善多跳知识图谱问答（KGQA）的方法，以较大程度的解决理解复杂问题的问题，通过实验证明该方法在多跳场景下的优越性。

Sep, 2022

使用大型语言模型的知识图谱上的多跳问答

鉴于知识图谱，以多跳问题为基础评估语言模型在知识图谱中的问答能力，展示了基于信息检索和语义解析的方法能够具有竞争力的性能。

Apr, 2024

UniKGQA：基于知识图谱的多跳问答统一检索与推理

UniKGQA 是一种新的多跳知识图谱问答方法，通过统一检索和推理模型架构和参数学习，基于预训练语言模型的语义匹配模块和匹配信息传播模块进行问题与关系的语义匹配，采用共同的预训练任务和检索以及推理定向的微调策略。

Dec, 2022

使用一次传递推理的逻辑信息传递网络在原子公式上

我们提出了一种简单的复杂查询方法，通过将复杂查询表示为查询图并使用逻辑信息传递神经网络，将知识图谱嵌入分解为本地推理和全局推理，实现了对各种类型的查询的复杂推理和新的最先进的神经查询应答模型。

Jan, 2023

图增强的学习排序用于查询大规模知识图谱

提出了一种基于子图分区的图增强学习排序模型，该模型整合了子图匹配网络和增强双边多角度匹配模型，用于知识图谱问答中的答案选择。在多个基准数据集上的实验结果表明，该方法具有很好的效果。

Nov, 2021

知识图谱问答的变分推断

本文介绍了一种基于知识图谱的问答系统，采取了一种新型的深度学习架构和端到端变分学习算法，可以同时处理问题中的噪声和多跳推理，在最新的基准数据集中取得了最优表现。

Sep, 2017

消息传递查询嵌入

本文提出了一种基于图神经网络对查询进行编码的通用架构，与现有方法相比，该方法可以编码更多种类型的查询。实验结果表明，该模型可以学习到表示实体类型的实体嵌入，并在复杂查询方面表现优异。

Feb, 2020

基于知识引导的开放领域问答中的文本检索和阅读

本研究提出了一种基于知识库和相关文章文本联合的开放领域问答方法，通过检索和阅读一个包含文本段的图表结构，并采用跨相关段落传播信息的方式更新文本段落表示，从而在 WebQuestions、自然问题和 TriviaQA 三个任务的数据集上实现了 2-11% 的性能提升。

Nov, 2019

QA-GNN: 用语言模型和知识图谱进行问答推理

该研究提出了一种新模型 QA-GNN，通过关联系统知识图和语言模型，实现对问题与答案之间的共同推理，并取得了在常识和生物医学领域 QA 测试中优于现有模型的表现。

Apr, 2021