公开(公告)号：CN114780754B

公开(公告)日：2024-12-17

申请号：CN202210552441.7

申请日：2022-05-20

Applicant: 东南大学

Inventor： 谭亦鸣 ,  张欣宇 ,  漆桂林

IPC: G06F16/36 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08 ,  G06N5/04

Abstract: 本发明公开了一种基于跨语言知识图谱的多跳推理问答方法，主要用于改进现有的智能问答系统,使之能够在回答用户提出的问题时有效融合和利用不同语言的知识图谱中的信息。本发明关注传统问答方法在使用跨语言知识图谱时依赖预先融合图谱导致的错误传递问题，提出了一种跨图谱推理方法，并且进一步建立了一种迭代框架，用于联合多跳推理与实体对齐方法。前者使用multilingual‑BERT对文本进行通用表示，使推理信息能够在不同语言的图谱间传递.使用双向LSTM编码问题、推理路径。通过注意力机制更新问题表示，用于关系预测。后者将前者与实体对齐方法组合,以输入问题为query，从图谱上生成多组候选路径,迭代的从中抽取伪对齐标注增强实体对齐方法，从而提升问答性能。

公开(公告)号：CN114780754A

公开(公告)日：2022-07-22

申请号：CN202210552441.7

申请日：2022-05-20

Applicant: 东南大学

Inventor： 谭亦鸣 ,  张欣宇 ,  漆桂林

IPC: G06F16/36 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06N5/04

Abstract: 本发明公开了一种基于跨语言知识图谱的多跳推理问答方法，主要用于改进现有的智能问答系统,使之能够在回答用户提出的问题时有效融合和利用不同语言的知识图谱中的信息。本发明关注传统问答方法在使用跨语言知识图谱时依赖预先融合图谱导致的错误传递问题，提出了一种跨图谱推理方法，并且进一步建立了一种迭代框架，用于联合多跳推理与实体对齐方法。前者使用multilingual‑BERT对文本进行通用表示，使推理信息能够在不同语言的图谱间传递.使用双向LSTM编码问题、推理路径。通过注意力机制更新问题表示，用于关系预测。后者将前者与实体对齐方法组合,以输入问题为query，从图谱上生成多组候选路径,迭代的从中抽取伪对齐标注增强实体对齐方法，从而提升问答性能。