基于信息匹配方法的中文知识库问答系统

来源：计算机技术与发展杂志2022年第02期北京时间：

作者：彭怀;宋井宽;唐向红

单位：1. 贵州大学,贵州 贵阳 550025;2. 电子科技大学,四川 成都 610054

摘要：知识库问答任务是自然语言处理领域中的研究热点之一,目前国内外学者对知识库问答方法的研究大多数是基于英文数据,基于中文数据的研究非常少。 由于中文存在语言多变性、语法不明确性、语言歧义性等特点,导致很多英文知识库问答研究方法很难应用于中文数据。 针对以上问题,该文提出一种基于信息匹配的中文知识库问答研究方法,探索方法在中文数据上的效果。 首先对问题进行主语实体识别和属性值识别;其次将问句中的实体链接到知识库中的实体,使用逻辑回归对候选实体进行筛选;再次抽取其两跳内关系作为候选查询路径,将候选查询路径和问题进行相似度匹配得到匹配度最高的候选路径;最后使用实体拼接来得到多实体情况的查询路径,查询知识库获得最终答案。 该方法在CCKS2019 CKBQA 测试集上的 F 值达到了 75. 6% 。

关键词：知识库问答;自然语言处理;实体识别;实体链接;预训练模型;文本匹配