【摘 要】
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[目的/意义]传统的基于知识图谱的自动问答研究主要是针对用户提问直接检索答案,但由于系统对用户问题的理解存在歧义,导致得到的答案不够精确。采用基于知识图谱的多轮自动
【基金项目】
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国家社会科学基金重点项目“基于关联数据的学术文献内容语义发布及其应用研究”(项目编号:17ATQ001)
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[目的/意义]传统的基于知识图谱的自动问答研究主要是针对用户提问直接检索答案,但由于系统对用户问题的理解存在歧义,导致得到的答案不够精确。采用基于知识图谱的多轮自动问答可以有效地改善这一问题。[方法/过程]本文首先构建了以事件为中心的道路法规本体模型,依据该模型从道路法规中抽取实例图谱,并设计出基于道路法规知识图谱的问答框架。然后,对该框架所使用到的模型进行测评。最后,进行系统的总体测评。[结果/结论]从模块测评结果来看,本文所提出BCNN_BiLSM模型在事件识别和意图识别的F1值分别是0.798和0.
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