KBQA 第2页

基于BERT模型的知识库问答(KBQA)系统

https://pan.baidu.com/s/1HvdVIvYIrvDaRBDl5p1oUw提取码:a917本项目所使用的数据集是已经被预处理好的三元组，有两个文件nlpcc-iccpol-2016.kbqa.training-data

bullnfresh·2022-12-13 01:00

【知识图谱】(task1)知识图谱概论

note一、语言与知识二、知识图谱的起源三、知识图谱的价值四、知识图谱的技术内涵4.1知识图谱是交叉领域4.2技术内涵（1）基于图的表示学习（2）图数据存储和查询（3）知识图谱推理（4）知识图谱问答—KBQA4.3

山顶夕景·2022-12-07 22:32

基于模板匹配的知识图谱问答系统

基于模板匹配的知识图谱问答系统一，什么是基于知识图谱的问答(KBQA)？KBQA–knowledgebasequestionanswering，通过对问题进行语义理解及解析，通过知识库进行查询。

月亮&&六便士·2022-12-03 09:23

知识图谱：【知识图谱问答KBQA（一）】——依存分析简介

句法分析句法分析（syntacticparsing）是自然语言处理中的关键技术之一，它是对输入的文本句子进行分析以得到句子的句法结构的处理过程。对句法结构进行分析，一方面是语言理解的自身需求，句法分析是语言理解的重要一环，另一方面也为其它自然语言处理任务提供支持。语义分析通常以句法分析的输出结果作为输入以便获得更多的指示信息。根据句法结构的表示形式不同，最常见的句法分析任务可以分为以下三种：1.句

J_Xiong0117·2022-12-03 09:23

知识图谱：【知识图谱问答KBQA（三）】——Prompt Learning

一.NLP范式NLP技术的发展可分为4个阶段/范式，如下图：1.全监督学习（非神经网络）仅在目标任务的输入输出样本数据集上训练特定任务模型，其严重依赖特征工程。2.全监督学习（神经网络）使得特征学习与模型训练相结合，于是研究重点转向了架构工程，即通过设计一个网络架构（如CNN，RNN，Transformer）能够学习数据特征。3.Pre-train,Fine-tune先在大数据集上预训练，再根据特

J_Xiong0117·2022-12-03 09:23

KBQA知识图谱问答（三）知识图谱Multi-hop QA

前言之前的记忆网络BAM模型是取每个实体的two-hop以内的范围作为关系的候选区，因为WebQA数据集里问题基本能在two-hop以内解决，但是这样只是针对具体情况而缺乏泛华性，最近看到一些论文可以解决KBQA

耩豇·2022-12-03 09:51

KBQA知识图谱问答（一）SimpleQA

这些论文对于KBQA的解决方案都是从向量建模入手，把问题和候选答案都映射到一个低维空间，得到它们的分布式表达

耩豇·2022-12-03 09:21

KBQA知识图谱问答

KBQA知识图谱问答1.学习图数据库Neo4j1.1引言1.2创建节点1.3创建关系1.4查询1.5修改和删除2.医药知识图谱问答参考文献1.学习图数据库Neo4j1.1引言知识图谱数据包含实体、属性、

我是小z呀·2022-12-03 09:50

论文阅读笔记：BB-KBQA: BERT-Based Knowledge Base Question Answering

论文来自ChineseComputationalLinguistics以下笔记只记录部分内容abstract大多数现有的方法都是基于模板的，或者是在特定任务的数据集上进行训练的。然而，手工制作的模板设计起来既费时又高度形式化，没有推广能力。(这段不敢苟同，目前发表过的问答系统的论文，已经很少基于模板了，不过在工业运用当中似乎还是模板方法居多)。同时，BiLSTMs和CNNs需要大规模的训练数据，这

Miracle_lyx·2022-12-02 00:10

CrossAttention KBQA

《AnEnd-to-EndModelforQuestionAnsweringoverKnowledgeBasewithCross-AttentionCombiningGlobalKnowledge》论文笔记这篇文章于2017年发表在ACL上，个人认为是在MCCNNs这个模型的基础上所作的增量式的工作，两者结构非常相似。Overview本文的任务依然是给定一个问题，模型根据知识库生成一组答案。这篇文

lzk_nus·2022-11-25 15:56

KBQA是个啥？

什么是KBQA?KBQA的全称是基于知识库问答（KnowledgeBaseQuestionAnswering），即给定自然语言问题，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、推理得出答案。

云孚科技北京有限公司·2022-11-25 06:57

KBQA-Bert学习记录-构建BERT-CRF模型

目录1.__init__方法2.forward方法将bert和crf模型结合起来，简单来说就是，设置好Bert模型，以及参数，得到的输出结果给CRF模型即可。1.__init__方法这里面主要是bert的参数的定义及导入，还有bert模型的导入。MODEL_NAME='bert-base-chinese-model.bin'CONFIG_NAME='bert-base-chinese-config

Swayzzu·2022-11-23 02:13

【KBQA综述-0】Complex Knowledge Base Question Answering: A Survey

ComplexKnowledgeBaseQuestionAnswering:ASurvey（2021年10月）前言这是一篇对于复杂问题KBQA领域的详细综述，其工作主要集中在以下方面：文章总结了当前复杂问题知识库问答领域所面临的一些难题

每天都必须加油鸭·2022-11-20 07:55

【KBQA-2】 Learning To Retrieve Prompts for In-Context Learning

前言本文是对文章LearningToRetrievePromptsforIn-ContextLearning(NAACL,2022)的阅读笔记，论文代码：链接。文章目录1.in-contextlearning2.本文工作3.模型训练和推理1）如何产生标记数据2）如何给候选集合打分3）训练打分模型4）训练推断模型4.实验1）数据集2）评价指标3）基线和标准做法4）模型测试的两种模式5）实验结果分析L

每天都必须加油鸭·2022-11-20 07:17

知识图谱构建下的自动问答KBQA系统实战

知识图谱问答系统任务和意义问答系统（QusstionAnsweringSystem,QASystem）在大家的日常生活中随处可见，2014年微软率先推出了小冰智能聊天机器人，直至现在越来越多如siri移动生活助手和智能音箱等的面市，问答作为一种信息获取方式愈发受到大众和厂商的关注和投入。问答系统能够接受用户以自然语言形式描述的提问，并从大量的异构数据中查到或者推理出用户想要的答案。相比传统的信息检

·2022-11-17 03:08

python知识图谱问答系统代码_简单构建基于RDF和SPARQL的KBQA（知识图谱问答系统）...

本文主要通过python实例讲解基于RDF和SPARQL的KBQA系统的构建。该项目可在python2和python3上运行通过。注：KBQA即是我们通常所说的基于知识图谱的问答系统。

weixin_40003046·2022-10-25 07:10

使用句法依存分析实现KBQA中的约束挂载

1.2约束挂载带约束问题是KBQA中常见的复杂问题之一，如：“身高超过1米8的篮球运动员”。约束词为“超过”，在这个例子中需要召回身

nlp野指针·2022-09-18 15:11

基于知识图谱的智能问答

数据准备2.3.2数据导入neo4j3模型3.1JointBERT（分类、实体识别）3.1.1数据集构造3.1.2模型3.2GraphSAGE（图网络完成属性预测）3.2.1数据集构造3.2.3模型4.KBQA5

An Shan·2022-07-22 07:07

基于知识图谱的问答系统实践

数据准备2.2数据入库2.3查询部分3模型3.1问题分类3.1.1数据准备3.1.2分类模型TextCNN3.2不同类型的问题处理逻辑4总结与优化1项目目标1.1数据情况基于知识图谱的问答系统，简称为KBQA

约定写代码·2022-07-22 07:11

知识问答(KBQA)两种主流方法：基于语义解析和基于信息检索的方法介绍

什么是知识问答基于知识的问答是以知识库为认知源，在知识库的基础上回答自然语言问题。知识库（KB）是一个结构化数据库，其中包含形式的事实集合，每个事实都可以随附所谓的属性。‍例如，“BarackObamagotmarriedtoMichelleObamaon3October1992atTrinityUnitedChurch”，会被解析为以下的集合一般常用的的知识库有DBpedia和WikiData。

·2022-07-10 09:42

【读论文】Unseen Entity Handling in Complex Question Answering over Knowledge Base via Language Genera...

发表会议：EMNLP2021Finding研究领域：KBQA-SPARQL生成作者团队：A*STAR,Singapore（新加坡科技研究局）代码仓库：未开源论文简介现有的KBQA方法，将SPARQL简化为一个

Jarkata·2022-04-26 15:30

COVID-19知识图谱问答系统（基于REFO）

简介基于知识图谱的问答系统，即KBQA。其中一个简单的实现方法是根据用户输入的自然语言问句，转化为图数据库中的关系查询，最终将数据库中的实体及关系呈现给用户。下面给出了一个KBQA的Demo。

Reacubeth·2022-04-15 07:56

知识图谱：【知识图谱问答KBQA（四）】——P-tuning V1

Abstract虽然具有传统微调的GPT未能在自然语言理解(NLU)上取得很好的结果，但我们证明采用可训练的连续提示嵌入P-Tuning的GPT在NLU任务上可以优于或可与类似大小的BERT相媲美。在知识探测(LAMA)基准测试中，最好的GPT在测试期间无需提供任何额外文本即可恢复64%(P@1)的世界知识，这大大提高了之前的最佳水平20+个百分点。在SuperGlue基准测试中，GPT在监督学习

J_Xiong0117·2022-02-11 07:55

美团知识图谱问答技术实践与探索

知识图谱问答（Knowledge-basedQuestionAnswering,KBQA）是指给定自然语言问题，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、推理得出答案。

·2021-11-05 14:50

【读论文】 Improving Multi-hop Knowledge Base Question Answering by Learning Intermediate Supervision ...

系统简称：NSM发表会议：WSDM2021研究领域：KBQA作者团队：中国人民大学，新加坡管理大学论文题目:ImprovingMulti-hopKnowledgeBaseQuestionAnsweringbyLearningIntermediateSupervisionSignals

Jarkata·2021-06-23 13:13

报名 | CCKS2021评测任务：生活服务领域知识图谱问答

因此，在知识图谱上进行自然语言问答（KBQA）近年来成为热门应用之一。在学界，SemanticParsing、I

美团技术团队·2021-05-20 19:26

Java实现话术词槽匹配_知识图谱与KBQA——槽填充

玛丽轰55·2021-03-08 22:59

论文阅读笔记（8）——《Learning Representation Mapping for Relation Detection in KBQA》

Abstract1Introduction2RepresentationAdapter2.1Motivation2.2BasicAdapterPseudoTargetRepresentationsLinearMapping2.3AdversarialAdapter2.4ReconstructionLoss3RelationDetectionwiththeAdapterFrameworkAdapti

StriveQueen·2021-01-25 19:35

KBQA知识图谱问答（二）记忆网络Memory Network

文章目录前言MemNNEnd-to-EndMemNNKey-ValueMemNNBAMnet最后前言最近刚好在看BAMnet这篇做KBQA的实验，顺带把记忆网络的几篇经典文章看了一下做一下总结。

耩豇·2020-09-16 08:18

KBQA: 趋势浅谈

KBQA前言一、百问二、十年基于神经网络基于语言学其他三、浪潮翻涌ACL2019AAAI2020其他四、尾声附录LanguagetoLogicalFormwithNeuralAttention(DongandLapata

luv_dusk·2020-08-18 23:01

知识库问答的复杂问题研究回顾

©PaperWeekly原创·作者｜舒意恒学校｜南京大学硕士生研究方向｜知识图谱本文尝试回顾近年来知识库问答（QuestionAnsweringoverKnowledgeBases,KBQA）领域中对于一种特殊的问题类型

PaperWeekly·2020-08-16 06:58

快速入门 KBQA问答系统的实现

KBQA问答系统的实现首先默认你是已经学会了如何构建知识图谱，并且学会用sparql语言查询里面的知识库里面的知识。如果不会，请看下面的链接使用D2RQ把关系数据库的信息转化为rdf文件。

solicucu·2020-08-13 22:00

KBQA基础知识

学长让我了解一下这方面的知识，所以就写在这里当做笔记吧！(揭开知识库问答KB-QA的面纱1·简介篇-Losin的文章-知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/25735572)资料来源1.知识库，如维基等，但这些百科全书的知识组建形式是非结构化的自然语言2.为了方便计算机的处理和理解，我们需要更加形式化、简洁化的方式去表示知识，那就是三元组（triple）这里我们可以简单的把

La_La_Land·2020-08-10 23:07

知识库问答KBQA的一些关键概念

评价标准回召率(Recall)，精确率(Precision)，F1-Score而对话系统的评价标准以人工评价为主，以及BLEU和Perplexity。参见：精确率和召回率知识抽取：建立知识库实体链指(Entitylinking)：即将文档中的实体名字链接到知识库中特定的实体上。它主要涉及自然语言处理领域的两个经典问题实体识别(EntityRecognition)与实体消歧(EntityDisamb

在代码的海洋里挣扎·2020-08-01 13:31

基于kbqa 的复旦大学论文解释 learning question answering over QA corpora and knowledge bases(一)

由于我利用了大牛的论文复现了代码，但是很多同学都不太懂，由于本人代码规范不是太好，并且最近太忙所以一直没有整理这方面的，所以抽出时间，准备再重新过一遍，然后看是否能够基于本篇论文做更多的贡献，然后把代码从头梳理一遍。那么从论文开始进行编辑。1.abstract摘要问答已经变成一个比较流行的方式，人类从billion数据集中获取知识的方式。与网页搜索不同的是基于知识库的QA更加精准并且答案简洁，并且

chenmingwei000·2020-08-01 11:14

KBQA 知识库问答领域研究综述（未完待续。。）

趁着对KBQA的浅薄理解，在这里做个总结吧。从开这个坑到现在已经十天过去了。。今天终于有时间来把坑填上。这期间把论文放到了arxi

cookie_17·2020-07-12 03:32

知识图谱（一）-基本概念

chengpu7804·2020-07-11 03:09

知识图谱与KBQA——槽填充

vivian_ll·2020-07-08 12:20

知识图谱与KBQA——意图识别

意图识别是通过分类的办法将句子或者我们常说的query分到相应的意图种类。在做这个工作之前，我们首先得想好意图的划分问题，这种划分业界有很多叫法，比如技能。意图识别的基本方法1.基于词典以及模版的规则方法不同的意图会有的不同的领域词典，比如书名，歌曲名，商品名等等。当一个用户的意图来了以后我们根据意图和词典的匹配程度或者重合程度来进行判断，最简单一个规则是哪个domain的词典重合程度高，就将该q

vivian_ll·2020-07-05 19:46

从 6 篇顶会论文看「知识图谱」领域最新研究进展 | 解读 & 代码

ISWC2018■链接|http://www.paperweekly.site/papers/1912■源码|https://github.com/quyingqi/kbqa-ar-smcnn■解读|吴桐桐

PaperWeekly·2020-07-01 19:00

论文浅尝 | 面向单关系事实问题的中文问答模型

而NLPCC开放了一个KBQA比赛，为中文KBQA提供了一个很好的数据集。本文使用了基于特征的方法来完成实体链接，并基于词向量对候选谓词进行

开放知识图谱·2020-07-01 13:20

论文浅尝 | 基于知识图谱子图匹配以回答自然语言问题

Answeringnaturallanguagequestionsbysubgraphmatchingoverknowledgegraphs.IEEETransactionsonKnowledge&DataEngineering,PP(99),1-1.动机对于基于知识图谱的事实性问答（KBQA

开放知识图谱·2020-07-01 13:19

论文浅尝 | 从 6 篇顶会论文看「知识图谱」领域最新研究进展 | 解读 & 代码

ISWC2018■链接|http://www.paperweekly.site/papers/1912■源码|https://github.com/quyingqi/kbqa-ar-smcnn■解读|吴桐桐

开放知识图谱·2020-07-01 13:19

技术动态 | 针对复杂问题的知识图谱问答最新进展

作者：付彬、唐呈光、李杨、余海洋、孙健单位：阿里巴巴达摩院小蜜ConversationalAI团队背景介绍知识图谱问答（KBQA）利用图谱丰富的语义关联信息，能够深入理解用户问题并给出答案，近年来吸引了学术界和工业界的广泛关注

开放知识图谱·2020-07-01 13:17

KBQA: 知识图谱上的问答系统概述

KBQA:知识图谱上的问答系统给定自然语言(NL)形式的问题，KBQA的目标是在潜在的知识图谱上自动寻求答案。这提供了一个更加自然更加直观的方式去访问大规模的潜在的知识资源。

从流域到海域·2020-07-01 13:40

A Simple and Effective IR Approach to Simple Question Answering over Knowledge Graphs 论文解读

ASimpleandEffectiveIRApproachtoSimpleQuestionAnsweringoverKnowledgeGraphs论文解读本篇论文是18年的EMNLP的一篇paper主要用在kbqa

GrinAndBearIt·2020-07-01 09:19

基于知识图谱的子图检索——KBQA的一种实现

基于知识图谱的子图检索——KBQA的一种实现本文是对论文《AnsweringNaturalLanguageQuestionsbySubgraphMatchingoverKnowledgeGraphs》的一些个人解读

Turned_MZ·2020-07-01 03:40

基于BERT的知识库问答系统（KBQA）

基于BERT的知识库问答系统（KBQA）简介知识库问答系统主要要做的两点分别是识别问题中的实体和提取问题中我们需要从知识库中查找的属性，针对这两个方面我采用了NLP预训练模型BERT分别训练了基于BERT-LSTM-CRF

Zo2·2020-06-29 11:04

KBQA知识库问答数据集（包含知识图谱三元组）

1.TRECQA链接如下：https://trec.nist.gov/data/qamain.html2.WikiQA：微软推出，2015论文：http://suo.im/1bqPMh数据：http://suo.im/3aJVyp3.WebQuestions论文：https://cs.stanford.edu/~pliang/papers/freebase-emnlp2013.pdf数据：http

ttliu_kiwi·2020-06-26 19:52

简单构建基于RDF和SPARQL的KBQA（知识图谱问答系统）