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基于知识图的自然语言问答:SPARQL查询和关键字搜索的结合( Natural language question answering over knowledge graph: the marriage of SPARQL query and keyword search )
X Hu J Duan D Dang
知识图上的自然语言问答受到了广泛的关注。然而，现有的方法总是以改进自然语言问答的各个阶段为目标，忽略了其中的缺陷；也就是说，并不是所有的查询意图都可以被识别并映射到正确的SPARQL语句。相反，关键字搜索依赖于多个关键字之间的链接，而不考虑确切的逻辑关系。为此，我们提出了一个在自然语言问答中引入关键字搜索的框架（本文标题简称为NLQSK)，以弥补上述缺陷。首先，利用已有的方法将一个自然语言问题转化为top-k SPARQL语句。其次，将无法识别和映射的有价值信息转化为关键字，然后通过关键字索引返回知识图中的相邻信息。第三，将SPARQL块（即SPARQL语句及其结果）和关键字搜索相结合，生成自然语言问题的答案。最后，在基准数据集上进行了实验，验证了关键字搜索能够弥补自然语言问答系统的不足，NLQSK能够比现有的最先进的问答系统回答更多的问题。
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