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公开(公告)号：CN116483959A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310327295.2
申请日：2023-03-30
Applicant: 南京大学
IPC: G06F16/332 , G06F16/36 , G06F40/295 , G06F40/30 , G06N3/04
Abstract: 基于证据图模式检索问题相关子图的方法、设备及介质，从图结构的知识库中检索出一个规模较小的能为自然语言问题的求解提供事实支撑的证据子图，首先通过关联资源对检索模型将自然语言问题转化为向量表示并从离线构建的关联资源对向量库中检索出与之相关性较高的候选；然后根据关联资源对候选枚举出所有可能的证据图模式；最后通过排序模型对所有证据图模式进行统一排序并使用排名靠前的多个证据图模式导出问题相关子图。本发明将对问题相关子图的检索转化为对少量证据图模式的检索，避免了直接在大规模图数据上做带剪枝的迭代式子图拓展导致的剪枝损耗，能有效提升在多跳问题上的子图检索性能。
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