基于知识图谱中路径推理的多轮对话模型
来源：吉林大学学报·理学版杂志2025年第1期北京时间：
作者：化青远, 彭涛, 崔海, 毕海嘉
单位：1. 吉林大学 计算机科学与技术学院, 长春130012；2. 吉林大学 符号计算与知识工程教育部重点实验室, 长春 130012
摘要：基于图编码器的路径推理方法, 将知识图谱多轮对话的实体间关系作为节点图, 编码器根据每轮对话对节点逐次编码从而模拟语义推理过程, 最终预测当前对话的答案实体, 解决了对话中存在缺省词和指代词的问题以及复杂语境下的特征提取问题. 实验结果表明, 该方法更关注实体间的关系, 有助于保持推理的完整性和准确性, 在一定程度上证明了将上下文建模为关系节点图的实用性和有效性.
关键词：知识图谱,自然语言处理,多轮问答,卷积神经网络
