网站建设推广优化排名,网站备案 地域,edge浏览器打开是2345网址导航,百度站长 添加网站目录 1. 任务 1.1. 背景1.2. 任务定义1.3. 数据集1.4. SOTA1.5. 评测标准 2. 方法总结 2.1. 基于语义解析#xff08;Semantic Parsing#xff09;的方法2.2. 基于信息抽取#xff08;Information Extraction#xff09;的方法 2.2.1. 候选答案的得出2.2.2. 问题的信息抽取…目录 1. 任务 1.1. 背景1.2. 任务定义1.3. 数据集1.4. SOTA1.5. 评测标准 2. 方法总结 2.1. 基于语义解析Semantic Parsing的方法2.2. 基于信息抽取Information Extraction的方法 2.2.1. 候选答案的得出2.2.2. 问题的信息抽取2.2.3. 训练分类器判断候选答案是否正确 2.3. 基于向量建模Vector Modeling的方法 3. Paper List 3.1. 简单问题论文列表3.2. 复杂/多跳论文列表3.3. 相关研究论文列表3.4. 论文解读 4.相关链接 5.参考资源
1. 任务
1.1. 背景
1Knowledge Base KB中包括三类元素实体entity、关系relation以及属性literal。实体代表一些人或事物关系用于连接两个实体表征它们之间的一些联系如实体Michael Crichton与实体Chicago之间就可以由关系bornin连接代表作家Michael Crichton出生于城市Chicago。同时关系不仅可以用于连接两个实体也可以连接实体和某属性如关系area可用于连接Chicago和属性606km2表明chicago面积为606km2。 用更形式化的语言来描述KB可以表示为三元组的集合三元组为entityrelationentity/literal。
2Formal Query Languages SPARQLλ-DCS、FunQL等查询语言可以用于查询以及操作KG中存储的数据。这些语言具有明确定义的形式语法和结构并允许进行复杂的检索。 SPARQL是KB最常用的查询语言之一DBpedia和Freebase等许多公共可用KB都支持SPARQL。
3question answering over KB 给定自然语言问题NLQ对问题进行理解和解析利用KB得到正确答案。
1.2. 任务定义
知识库问答knowledge based question answering,KB-QA给定自然语言形式的问题通过对问题进行语义理解和解析进而利用知识库进行查询、推理最终得出答案。
详细参考跳转https://gitee.com/junzilan_zhangsf/QA-Survey-CN/blob/master/%E7%9F%A5%E8%AF%86%E5%9B%BE%E8%B0%B1%E9%97%AE%E7%AD%94(Knowledge_Base_Question_Answering,KBQA)-%E5%AD%A6%E6%9C%AF%E7%95%8C.md
