Mar, 2021

利用图模型同构的知识图谱问答

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TL;DR本文提出了一种基于图同构的 QA 方法 ——TeBaQA，其通过学习 SPARQL 查询的基本图模式来回答问题，从而在减少训练数据量的同时实现了与最先进技术相同的性能，在 QALD 和 LC-QuAD v1 数据集上都具有极高的性能。
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发现论文，激发创造
  • 知识图谱通用问答平台

    本文提出了 KGQAn，一个通用的 QA 系统，它不需要为每个目标 KG 进行定制，而是采用一种新颖的形式化方法将问题理解为一个文本生成问题，并通过神经序列到序列模型将问题转换为中间抽象表示。我们还开发了一个即时链接器，在查询时间使用 RDF 存储的公共可访问 API 和现有索引将抽象表示映射到特定 KG 的 SPARQL 查询，而无需任何预处理。我们在几个真实的 KG 上进行的实验表明，KGQAn 易于部署，对于任意的 KG 表现良好，优于现有的 QA 系统。

    Mar, 2023

  • 知识库问答中更好的查询图选择

    该研究提出了一种基于语义分析的新方法，以提高知识库问答（KBQA）的性能。该方法侧重于如何从候选集中选择最佳查询图，以从知识库（KB）中检索答案，实验结果证明，该系统在复杂问题上取得了最佳表现，并在 WebQuestions 上取得了第二佳表现。

    Apr, 2022

  • 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

  • 时态知识图谱问答：综述

    本文从两个角度，即时间问题的分类和基于语义解析和知识图嵌入的方法论分类，对时间知识图问答（TKGQA）进行了全面概述，为该领域的发展提供了参考，并激发了进一步研究的动力。

    Jun, 2024

  • 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

  • 从知识图谱中得出的知识问题

    本研究提出一种针对知识图谱（如 DBpedia）自动生成知识问题的方法，通过使用端到端的方法，包括实体选择、三元组查询、答案选择和自然语言问句生成，并使用历史数据和训练分类器来估计问题难度。最后的实验证明了这种方法的可行性。

    Oct, 2016

  • 基于层次化查询图生成的知识图谱复杂问题回答：概述和填写

    本文提出了一种基于 AQG（一种统一的图形文法）的端到端模型，由高级解码生成用于约束搜索空间的 AQG 和底级解码构造查询图，旨在优化查询图构建过程，提高在复杂 KGQA 基准测试中的表现。

    Nov, 2021

  • 基于子图的案例推理知识库问答

    我们提出了一种基于图的方法 CBR-SUBG，利用相似的子图和潜在的推理模式来回答在知识库中问答。我们还提出了一种自适应的子图收集策略，以选择一个紧凑的子图，并显示 CBR-SUBG 可以与最佳模型竞争地回答需要子图推理模式的查询。

    Feb, 2022

  • 知识图谱查询

    本篇论文探讨了知识图谱的构建与查询，结合深度学习、信息检索和自然语言处理等学科展开研究，提出了一些新的挑战和机会。

    May, 2023

  • 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