面向知识图谱的问答技术研究综述

来源：计算机工程与应用杂志2025年第23期北京时间：

作者：钱慎一, 付博文, 李代祎, 梁瑶瑶

单位：郑州轻工业大学 计算机科学与技术学院，郑州 450000

摘要：智能问答是从海量数据中精确、快速获取需求信息的一种关键技术。近年来，智能问答技术发展成果显著，例如，基于问题的信息提取技术、语义理解技术以及向量建模的方法等。然而，随着智能问答技术的迅速发展，人们迫切希望能够对智能问答模型有一个合理的划分方式，以方便不同领域的用户使用。为了合理划分智能问答模型，方便智能问答领域研究者的深度研究，通过对知识图谱问答领域相关文献进行调查，实现了对当前知识图谱问答关键技术的概括，包括实体链接、知识嵌入，并详细介绍了知识图谱问答的相关概念和处理流程。此外，根据方法的不同，将面向知识图谱的问答技术主要分为三大类：基于语义解析方法、基于信息检索方法和基于大语言模型的方法，介绍了其优缺点并分别针对知识图谱问答模型的评价指标进行总结。最后，针对知识图谱问答技术现存的一些问题以及未来发展的方向，提出了一些建议和思考。

关键词：知识图谱（KG）,智能问答（QA）,大数据,语义解析,信息检索