kbqa

基于预训练语言模型的检索- 匹配式知识图谱问答系统

100020{zhanghongzhi03,lirumei,wangsirui,huangjianghua}@http://meituan.comAbstract.本文介绍了我们在CCKS-2020的KBQA
Necther·2024-02-13 14:04

Python实现命名实体识别方式（非AI）

最近在做知识图谱智能问答应用（KBQA），卡在Text2Cypher，构造Cypher查询语句前提是做一个命名实体识别，上网看其他大佬KBQA项目，得出一个取巧的办法，就是在节点入库时把各分类节点名存到一个列表中
YangCaine·2023-12-26 08:52

[论文浅谈] Can ChatGPT Replace Traditional KBQA Models?

ChatGPT通过利用自己的知识展示的强大的问答能力使人们对于探索ChatGPT是否能够替代传统的基于知识的问答（KBQA）模型越发产生兴趣。
是饿梦啊·2023-12-14 19:03

基于知识问答的上下文学习中的代码风格11.20

最近，大型语言模型（LLM）中出现的上下文学习（ICL）功能为KBQA提供了一个简单且无需训练的语义解析范例：给定少量问题及其标记的逻辑形式作为演示示例，LL
露葵025·2023-11-21 21:07

论文导读 | 复杂知识库问答综述：方法，挑战和解决方案

文章首先总结了知识库问答（KBQA）的任务背景和两类主流方法，然后详细探讨了这些方法的瓶颈挑战与解决方案，最后对未来可能的研究方向做出了展望。论文地址：
PKUMOD·2023-11-14 13:35

ChatkBQA：一个基于大语言模型的知识库问题生成-检索框架11.13

一个基于大语言模型的知识库问题生成-检索框架摘要1引言3准备工作4方法4.1ChatKBQA概述4.2在LLMS上进行高效微调4.3用微调LLMS生成逻辑形式4.4实体和关系的非监督检索4.5可解释查询执行摘要基于知识的问答（KBQA
露葵025·2023-11-13 10:49

知识图谱与大模型结合方法概述

总结了大语言模型和知识图谱融合的三种路线：1）KG增强的LLM，可在LLMs的预训练和推理阶段引入KGs；2）LLM增强KG，LLM可用于KG构建、KGembedding、KG补全、基于KG的文本生成、KBQA
华为云PaaS服务小智·2023-11-03 11:05

智能客服FAQ知识点挖掘一般方法

其中QAbot中包括FAQ，KBQA。这里我来谈一下FAQ中知识点的一般方法吧。一般来说，最开始产品经理会结合业务知识和经验，人工的总结出一些常见的标准问题和答案对，同时会做一些问句改写的工作。
Ted_Li·2023-11-01 09:34

大语言模型面试心路历程【0 offer版】

北银金科1.InstructGPT的训练过程2.critic网络的作用3.LSTM的原理，GRU与LSTM有什么不同4.讲一下Bert的结构5.讲一下自己的论文【KBQA相关】6.GLM的结构和微调了哪些参数
抓个马尾女孩·2023-10-20 23:40

2w+深度梳理！全网最全NLP面试题总结！

Bert常见面试篇6、文本分类常见面试篇7、文本匹配常见面试篇8、问答系统常见面试篇FAQ检索式问答系统常见面试篇问答系统工具篇常见面试篇9、对话系统常见面试篇10、知识图谱常见面试篇知识图谱常见面试篇KBQA
Python算法实战·2023-09-29 20:57

知识图谱之《海贼王-ONEPICE》领域图谱项目实战（含码源）：知识抽取、知识计算、知识应用、图谱可视化、问答系统(KBQA)等

知识图谱之《海贼王-ONEPICE》领域图谱项目实战（含码源）：数据采集、知识存储、知识抽取、知识计算、知识应用、图谱可视化、问答系统(KBQA)等实体关系可视化页面可视化页面尝鲜1.项目背景&项目内容
·2023-09-22 01:37

知识图谱实战导论：从什么是KG到LLM与KG/DB的结合实战

前言本文侧重讲解：什么是知识图谱LLM与langchain/数据库/知识图谱的结合应用比如，虽说基于知识图谱的问答早在2019年之前就有很多研究了，但谁会想到今年KBQA因为LLM如此突飞猛进呢第一部分知识图谱入门导论
v_JULY_v·2023-09-19 16:31

知识图谱：【知识图谱问答KBQA（六）】——P-tuning V2训练代码解析

文章目录一.arguments.pyDataTrainingArguments类ModelArguments类QuestionAnwseringArguments类get_args()函数二.run.pyStep1.获取所有参数Step2.根据任务名称选择导入对应的get_trainerStep3.将参数args传入get_trainer,得到trainer1）根据模型名称或路径加载tokeniz
J_Xiong0117·2023-09-12 06:49

复杂知识库问答最新综述：方法、挑战与解决方案

目前两类主流的复杂KBQA方法，是基于语义句法分析（SP-based）的方法和基于信息检索（IR-based）的方法。本文从这两个类别的角度对目前最先进的方法进行了全面的回顾
PaperWeekly·2023-08-12 23:23

知识图谱：【知识图谱问答KBQA（五）】——P-tuning V2

AbstractPrompttuning仅使用冻结的语言模型调整连续提示，大大减少了训练时每个任务的存储和内存使用，然而，在NLU的背景下，先前的工作表明，对于正常大小的预训练模型，prompttuning效果不佳。我们还发现，现有的prompttuning方法无法处理硬序列标记任务，这表明缺乏普遍性。我们提出了一个新的经验发现，即适当优化的prompttuning可以在广泛的模型尺度和NLU任务
J_Xiong0117·2023-08-08 08:04

知识库问答常用数据集

本文总结一些知识库问答常用数据集，主要包括常见复杂KBQA数据库。
qq_38100666·2023-08-05 19:51

从零构建医疗领域知识图谱的KBQA问答系统：其中7类实体，约3.7万实体，21万实体关系。

项目设计集合（人工智能方向）：助力新人快速实战掌握技能、自主完成项目设计升级，提升自身的硬实力（不仅限NLP、知识图谱、计算机视觉等领域）：汇总有意义的项目设计集合，助力新人快速实战掌握技能，助力用户更好利用CSDN平台，自主完成项目设计升级，提升自身的硬实力。专栏订阅：项目大全提升自身的硬实力[专栏详细介绍：项目设计集合（人工智能方向）：助力新人快速实战掌握技能、自主完成项目设计升级，提升自身的
汀、人工智能·2023-07-28 08:42

python建立数据库并搜索_从零开始搭建一个小型知识图谱，并实现语义搜索和KBQA功能...

Z_knowledge_graph从零开始的知识图谱生活简介为了构建中文百科类知识图谱，我们参考漆桂林老师团队做的zhishi.me。目标是包含百度百科、互动百科、中文wiki百科的知识，千万级实体数量和亿级别的关系数目。目前已完成百度百科和互动百科部分，其中百度百科词条4,190,390条，互动百科词条4,382,575条。转换为RDF格式得到三元组128,596,018个。存入neo4j中得到
weixin_39618956·2023-07-15 22:04

从零开始的知识图谱生活，构建一个百科知识图谱，完成基于Deepdive的知识抽取、基于ES的简单语义搜索、基于 REfO 的简单KBQA

项目设计集合（人工智能方向）：助力新人快速实战掌握技能、自主完成项目设计升级，提升自身的硬实力（不仅限NLP、知识图谱、计算机视觉等领域）：汇总有意义的项目设计集合，助力新人快速实战掌握技能，助力用户更好利用CSDN平台，自主完成项目设计升级，提升自身的硬实力。专栏订阅：项目大全提升自身的硬实力[专栏详细介绍：项目设计集合（人工智能方向）：助力新人快速实战掌握技能、自主完成项目设计升级，提升自身的
汀、人工智能·2023-07-15 22:28

从零开始构建一个电影知识图谱，实现KBQA智能问答[上篇]：本体建模、RDF、D2RQ、SPARQL endpoint与两种交互方式详细教学

项目设计集合（人工智能方向）：助力新人快速实战掌握技能、自主完成项目设计升级，提升自身的硬实力（不仅限NLP、知识图谱、计算机视觉等领域）：汇总有意义的项目设计集合，助力新人快速实战掌握技能，助力用户更好利用CSDN平台，自主完成项目设计升级，提升自身的硬实力。专栏订阅：项目大全提升自身的硬实力[专栏详细介绍：项目设计集合（人工智能方向）：助力新人快速实战掌握技能、自主完成项目设计升级，提升自身的
汀、人工智能·2023-07-14 15:04

数据科学分析全流程步骤

因此，在知识图谱上进行自然语言问答（KBQA）近年来成为了前者的热门应用之一。在学界，semanticparsing、IR等创新性
哈都婆·2023-07-14 03:53

知识图谱之《海贼王-ONEPICE》领域图谱项目实战（含码源）：数据采集、知识存储、知识抽取、知识计算、知识应用、图谱可视化、问答系统(KBQA)等

项目设计集合（人工智能方向）：助力新人快速实战掌握技能、自主完成项目设计升级，提升自身的硬实力（不仅限NLP、知识图谱、计算机视觉等领域）：汇总有意义的项目设计集合，助力新人快速实战掌握技能，助力用户更好利用CSDN平台，自主完成项目设计升级，提升自身的硬实力。专栏订阅：项目大全提升自身的硬实力[专栏详细介绍：项目设计集合（人工智能方向）：助力新人快速实战掌握技能、自主完成项目设计升级，提升自身的
汀、人工智能·2023-07-13 18:12

（全）Word Embedding

原文链接：https://blog.csdn.net/L_R_H000/article/details/81320286最近做完UNIT一个小项目后，结合同时期看KBQA的文章，对NLP/NLU方向产生了比较大的兴趣
薛定谔的炼丹炉！·2023-06-21 09:36

【KBQA】医疗知识图谱的问答系统实现

知识图谱的构建1.1数据的收集初探医疗知识图谱：这篇文章概述了医疗知识图谱的定义、特点和应用，以及构建医疗知识图谱的数据源和步骤。文章指出，目前医疗知识图谱构建的数据源可以分为三个部分：权威的医学文献、临床数据和互联网信息。医学知识图谱构建关键技术及研究进展：这篇文章对医学知识图谱构建的关键技术及应用进行了全面的梳理，包括本体构建、实体抽取、关系抽取、属性抽取、实体链接、知识融合等。文章还介绍了一
Sonhhxg_柒·2023-04-17 18:00

中文知识问答数据集（KgCLUE 千万级精准 开源）

KBQA（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。
桂花很香,旭很美·2023-04-10 05:13

2020-03-30~04-05 论文笔记

EffectiveSearchofLogicalFormsforWeaklySupervisedKnowledge-BasedQuestionAnswering基于知识的问题解答（KBQA）的许多算法都依赖于语义分析
Dreamer_df74·2023-03-27 09:05

问答系统（QA）调研

根据QA任务，可以将QA大致分为5大类，分别为：文本问答（text-basedQA，TBQA）知识库问答(KnowledgeBaseQuestionAnswering,KBQA)，社区问答(CommunityQuestionAnswering
咆哮的大叔·2023-03-16 15:04

知识问答有多智能？一份符号逻辑评测集考考你

文章作者：周磊，腾讯CSIG质量部评测研究员一、背景知识问答（KBQA）通常是指结合了自然语言理解，知识图谱，自然语言生成等技术的问答系统。知识问答在行业中的应用是非常广的，目前涉及到
腾讯云开发者·2023-03-16 15:03

NLP实践——知识图谱问答模型FiD

NLP实践——知识图谱问答模型FiD0.简介1.模型结构2.召回3.问答4.结合知识的问答0.简介好久没有更新了，今天介绍一个知识图谱问答（KBQA）模型，在此之前我一直在用huggingface的Pipeline
常鸿宇·2023-02-16 22:45

【读论文】 Learning Representation Mapping for Relation Detection in Knowledge Base Question Answering

系统简称：KBQA-Adapter发表会议：ACL2019研究领域：KBQA-Relationdetection（KBQA中的关系探测）作者团队：南京大学NLP组代码仓库：https://github.com
Jarkata·2023-02-05 20:51

如何搭建KBQA系统 —— 初识KBQA（一）

如何搭建KBQA系统——初识KBQA（一）前言最近做了KBQA的项目，个人完整的负责并参与了设计和技术实施，所谓“完整”包含图谱建设和问答系统的建设，也对KBQA也有更高一层的认识，故希望把过程中能分享的技术和经验进行总结
mini犹如m4·2023-02-05 10:42

项目实操：KBQA常规实现流程与医疗知识图谱问答源码解读

转载地址：项目实操：KBQA常规实现流程与医疗知识图谱问答源码解读"看了文章，不会的还是不会，还是直接实操、直白一点好"这其实是一种对当前碎片化阅读带来的知识获得感不足的直接表现。
asd8705·2023-01-29 11:55

【读论文】Improving Multi-hop Question Answering over Knowledge Graphs using Knowledge Base Embeddings

系统简称：EmbedKGQA发表会议：ACL2020研究领域：KBQA作者团队：IndianInstituteofScienceKBQA旨在通过KG回答自然语言问句。
Jarkata·2023-01-26 17:56

基于汽车知识图谱的汽车问答多轮对话系统 详细教程

结果：1技术路线该技术路线主要将KBQA分为三部分，实体识别与实体链接，关系识别，sparql查询，其中每个部分分为一到多种方法实现。具体的处理流程图如下：
数学是算法的灵魂·2023-01-14 18:20

KBQA学习记录-属性相似度模型训练

该模型无需构建，因为我们是直接使用bert的BertForSequenceClassification进行训练，主要区别是训练数据的构建。importargparseimportosimportloggingfromtqdmimporttqdm,trangeimportrandomimportcodecsimporttorchfromtorch.utils.dataimportDataLoader
Swayzzu·2023-01-14 00:06

对话机器人（一）——对话机器人基础知识

2.答案来源a.基于结构化KBQA系统。问答的来源是一个知识库，知识库可能是图数据库、RDF三元组、Mysql等。问题的答案是通过知识库推理得来的
就要辣谢谢。·2023-01-13 06:52

知识图谱-多跳推理问答：概述【TransferNet作者】

本文的介绍会围绕下面四点展开：KBQA背景介绍构造推理过程数据跨领域迁移隐式学习推理过程一、背景介绍1、KBQA首先回顾下什么是知识图谱问答——KBQA。
u013250861·2023-01-12 10:31

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、孙建单位｜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
PaperWeekly·2023-01-06 02:02

KBQA（知识图谱问答）-常用数据集：UMLS：医疗数据集； Kinship：亲属关系数据集

知识图谱数据集UMLS：医疗数据集Kinship：亲属关系数据集WN18RR：WordNet子集。描述英语单词之间关联特征的数据集，同时保留WordNet数据集中的对称、非对称和组合关系，去除了倒装关系FB15k-237:Freebase子集参考资料：知识图谱数据集下载KnowledgeGraphDatasets
u013250861·2023-01-05 21:33

KBQA中用到强化学习的相关论文

具体的如下：基于语义解析的KBQA方法1.原论文：GraphParser(2014ACL)Large-scaleSemanticParsingwithoutQuestion-AnswerPairs提到的有关强化学习的论文
Toady 元气满满·2023-01-05 21:02

Neo4j图数据库 批量写入与查询

1-2任务背景将处理好的实体数据(共计1100万)写入图数据库中，并且提供查询接口，供下游（KBQA）进行查询。由于数据量比较大，所以需要批量更新、批量删除。
DonngZH·2023-01-05 13:33

【知识图谱】知识图谱的本质是什么？

但目前更多的是作为一种辅助信息用于提升各种模型训练的效果，最成功的应用方向应该是智能问答KBQA和语义搜索）人
落叶阳光·2022-12-31 11:34

基于Bert-Lstm-Crf的命名实体识别(PyTorch 实现)

1-2任务背景由于下游任务是接入“KBQA[基于知识图谱
DonngZH·2022-12-29 13:40

【2022新书】文本与知识库问答系统

它涵盖了基于数据来源的3个主要类别，可以是非结构化文本(TextQA)、结构化知识图谱(KBQA)，以及两者的结合。开发一个问答系统通常需要使用各种重要技术的组合，包括自然语言处理、信息检
数据派THU·2022-12-24 18:58

美团知识图谱问答技术实践与探索

来自：美团技术团队作者：如寐梁迪思睿等知识图谱问答（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
zenRRan·2022-12-24 18:25

知识图谱构建下的自动问答KBQA系统实战-文辉

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
DatagrandRS·2022-12-24 18:51

BERT-BiLSTM-CRF-NER实体命名识别模型比较

地址：https://github.com/macanv/BERT-BiLSTM-CRF-NER比较：bert后面的lstm作用不大2.地址：https://github.com/WenRichard/KBQA-BERT
2020小小酥·2022-12-21 19:05

RNG-KBQA: Generation Augmented Iterative Ranking forKnowledge Base Question Answering (ACL2022)

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2109.08678.pdf源码：https://github.com/salesforce/rng-kbqa现存问题现存的KBQA方法在i.i.d
Toady 元气满满·2022-12-19 18:47

KBQA新方法

KBQA新方法以往的KBQA步骤范式为：实体识别实体链接意图识别（or关系or属性识别）查询数据库而本文中介绍的来自美团[^1]的方案是：实体识别实体链接查询数据库（控制步数）关系学习模型打分引子接下来将详细介绍论文中的方法
无数据不智能·2022-12-16 18:52

【知识图谱】08KBQA问答系统(python+fuseki+jena)

目录1、效果预览2、KBQA介绍3、KBQA实现3.1、问答系统设计3.2、使用python链接Fuseki3.2、分词实现3.2.1、实体词处理3.2.2、分词逻辑的实现3.3、查询实现3.3.1、单实体查询
飘散风中·2022-12-15 07:06
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