软件学报

作者：陈跃鹤，贾永辉，谈川源，陈文亮，张民

单位：陈跃鹤，苏州大学 计算机科学与技术学院, 江苏 苏州 21500811,贾永辉，苏州大学 计算机科学与技术学院, 江苏 苏州 21500802,谈川源，苏州大学 计算机科学与技术学院, 江苏 苏州 21500803,陈文亮，苏州大学 计算机科学与技术学院, 江苏 苏州 21500804,张民，苏州大学 计算机科学与技术学院, 江苏 苏州 21500805

关键词：知识图谱问答;信息检索;知识图谱嵌入

基金：国家自然科学基金(61936010)

近年来, 研究者已经提出多种方法来解决知识库问答(KBQA)中的复杂问题, 并取得一定成果. 然而, 由于语义构成的复杂性以及可能存在推理路径的缺失, 复杂问题的求解效果依然不佳. 为了更好地解决这类问题, 提出基于知识图谱全局和局部特征的问答方法——CGL-KBQA. 所提方法利用知识嵌入技术提取知识图谱整体的拓扑结构和语义特征作为候选实体节点的全局特征, 根据实体表示和问句表示将复杂问答建模为复合的三元组分类任务. 同时, 将图谱在搜索过程生成的核心推导路径作为局部特征, 结合问句的语义相似性来构建候选实体不同维度特征, 最终形成混合特征评分器. 由于最终推理路径可能缺失, 采用基于无监督的多重聚类方法设计了聚类器模块, 进而根据候选实体的两类特征表示直接生成最终答案簇, 这使得非完全知识图谱问答成为可能. 实验结果表明, 所提方法在两个常见KBQA数据集上均取得不错的效果, 特别是在图谱知识不完全的情况下也具备非常好的效果.

来源：2023年第12期

《软件学报》期刊编辑部

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