融合子图结构的神经推理式知识库问答方法

摘要

知识库(或知识图谱)作为一种对现实世界的有效表征模式,引起了学术界和工业界广泛关注.近年来,随着大规模知识库的出现,知识库问答技术作为知识库的基础应用技术同样备受关注.基于语义解析的代表方法通过对查询句的解析将问题转化为图上的答案检索,但知识库中往往存在缺失的链接,导致上述过程无法顺利开展;基于神经推理的代表模型通过对问题进行编码来进行实体相似度排序,但其无法解决动态场景下的实体冷启动问题.针对上述问题,提出了一种融合子图结构的神经推理式知识库问答方法,实现了在问答推理过程中兼顾实体的语义与结构信息,从而进行更充分的推理.首先,通过预训练模型RoBERTa将问句转换为包含语义的向量;其次,根据问句中的实体构建相应的问答子图,并利用图神经网络提取子图的结构信息;再次,基于背景知识库进行实体表示预训练,并与对应的结构表示进行融合;最后,根据融合后的向量对候选答案进行评分,将评分最高的实体作为答案.在WebQuestionsSP数据集上进行了对比测试,实验结果表明,提出的模型优于其他基准模型.