KGB知识图谱在智能问答方向发挥技术特色
智能问答即给定自然语言问题，通过对问题进行语义理解和解析，进而利用知识库进行查询、推理得出答案。如下图所示：
与对话系统、对话机器人的交互式对话不同，智能问答具有以下特点：
答案：回答的答案是知识库中的实体或实体关系，或者no-answer（即该问题在KB中找不到答案），当然这里答案不一定唯一，比如 中国的城市有哪些 。而对话系统则回复的是自然语言句子，有时甚至需要考虑上下文语境。评价标准：召回率 (Recall)，精确率 (Precision) ，F1-Score。而对话系统的评价标准以人工评价为主，以及BLEU和Perplexity。
知识库问答的主流方法
语义解析（Semantic Parsing）：该方法是一种偏linguistic的方法，主体思想是将自然语言转化为一系列形式化的逻辑形式（logic form）,通过对逻辑形式进行自底向上的解析，得到一种可以表达整个问题语义的逻辑形式，通过相应的查询语句（类似lambda-Caculus）在知识库中进行查询，从而得出答案。下图红色部分即逻辑形式，绿色部分where was Obama born 为自然语言问题，蓝色部分为语义解析进行的相关操作，而形成的语义解析树的根节点则是最终的语义解析结果，可以通过查询语句直接在知识库中查询最终答案。
信息抽取（Information Extraction）：该类方法通过提取问题中的实体，通过在知识库中查询该实体可以得到以该实体节点为中心的知识库子图，子图中的每一个节点或边都可以作为候选答案，通过观察问题依据某些规则或模板进行信息抽取，得到问题特征向量，建立分类器通过输入问题特征向量对候选答案进行筛选，从而得出最终答案。
向量建模（Vector Modeling）: 该方法思想和信息抽取的思想比较接近，根据问题得出候选答案，把问题和候选答案都映射为分布式表达（Distributed Embedding），通过训练数据对该分布式表达进行训练，使得问题和正确答案的向量表达的得分（通常以点乘为形式）尽量高模型训练完成后则可根据候选答案的向量表达和问题表达的得分进行筛选，得出最终答案。
KGB知识图谱现已实现以下功能：1.文档解析：KGB知识图谱引擎，可轻松解析多种格式与版本文档：TXT、DOC、EXCEL、PPT、PDF、XML等。尤其是PDF文件，可直接解析输出为word格式文件，保留文件中表格与文字格式等重要信息。对于图片信息，OCR可自动识别并抽取图片中的文字信息。2. 知识抽取：KGB知识图谱引擎，可从结构化表格与非结构化文本中自适应识别并抽取关键知识（主体、客体、时间、地点、金额、条款等），准确率高达90%，实现知识的快速生成。3、知识关联：KGB知识图谱引擎深入挖掘知识关联，将一个个知识实体链接为具有完整意义的知识事实。并具有强大的知识推理能力，推理出暗含的知识与结论，丰富知识图谱。4、知识较验：KGB知识图谱加工厂能够对知识质量智能校验，包括对多种知识错误与冲突进行自动智能核查与修正，更有知识工程师进行知识精准校验，保证知识图谱的准确性。
在行业应用方面，KGB知识图谱具有以下特色：1、跨领域可扩展：知识图谱加工厂具有通用的图谱构建引擎。知识抽取、知识关联与质量核查过程不依赖特定业务知识，结合用户知识图谱构建的需求，可以快速构建用户领域知识图谱。2、知识质量智能核查：知识图谱加工厂实现对多种知识错误与冲突的智能核查与校验，并对知识库进行实时自动更新，保证知识图谱准确性。3、人机结合的服务：知识图谱加工场人机构成：90%机器+10%的人工，只需要提供语料，就可以快速得到对应的知识图谱构建成果。
KGB知识图谱在智能问答方向发挥技术特色相关推荐
- 10大NLP精选项目-涉及预训练Bert、知识图谱、智能问答、机器翻译、对话等
自然语言处理技术近几年发展非常快,像BERT.GPT-3.图神经网络.知识图谱等技术被大量应用于项目实践中. 今年大厂的NLP面试中对项目方面的考察深度也随之提升了很多,经常会被面试官揪着细节一步一步 ...
- NLP精选10个实现项目推荐-涉及预训练Bert、知识图谱、智能问答、机器翻译、对话等...
自然语言处理技术近几年发展非常快,像BERT.GPT-3.图神经网络.知识图谱等技术被大量应用于项目实践中. 今年大厂的NLP面试中对项目方面的考察深度也随之提升了很多,经常会被面试官揪着细节一步一步 ...
- 强烈推荐十大NLP主流经典项目：预训练BERT、知识图谱、智能问答、机器翻译、文本自动生成等...
自然语言处理技术近几年发展非常快,像BERT.GPT-3.图神经网络.知识图谱等技术被大量应用于项目实践中. 今年大厂的NLP面试中对项目方面的考察深度也随之提升了很多,经常会被面试官揪着细节一步一步 ...
- NLP精选10个实现项目推荐-涉及预训练、知识图谱、智能问答、机器翻译、对话等...
自然语言处理技术近几年发展非常快,像BERT.GPT-3.图神经网络.知识图谱等技术被大量应用于项目实践中. 今年大厂的NLP面试中对项目方面的考察深度也随之提升了很多,经常会被面试官揪着细节一步一步 ...
- 知识图谱与智能问答基础理解
什么是知识图谱? 知识图谱本质上是语义网络,是一种基于图的数据结构,由节点(Point)和边(Edge)组成.在知识图谱里,每个节点表示现实世界中存在的"实体",每条边为实体与实体 ...
- 报名啦！阿里云智能客服对话式AI算法大赛之知识图谱构建与问答
看为推动知识图谱与语义计算技术发展及应用落地,阿里云智能客服 CATC(Conversational AI Technology Challenge)大赛系列一"CCKS 2021 知识图谱 ...
- mysql实现知识图谱_基于电影知识图谱的智能问答系统学习记录
学习了"谓之小一"大佬的基于电影知识图谱的智能问答系统,做个记录.地址如下:https://github.com/weizhixiaoyi/DouBan-KGQA 一.知识图谱构建 ...
- KG-开源项目：QASystemOnMedicalKG【以疾病为中心的一定规模医药领域知识图谱，并以该知识图谱完成自动问答与分析服务】
QABasedOnMedicaKnowledgeGraph self-implement of disease centered Medical graph from zero to full and ...
- python知识点智能问答_基于知识图谱的智能问答机器人
研究背景及意义 智能问答是计算机与人类以自然语言的形式进行交流的一种方式,是人工智能研究的一个分支. 知识图谱本质上是一种语义网络,其结点代表实体(entity)或者概念(concept),边代表实体 ...
- 虚拟专题：知识图谱 | 知识图谱多跳问答推理研究进展、挑战与展望
来源:<大数据> 知识图谱多跳问答推理研究进展.挑战与展望 杜会芳1, 王昊奋1, 史英慧2, 王萌3 1 同济大学设计创意学院 2 东南大学网络空间与安全学院 3 东南大学计算机科学与工 ...
最新文章
- 1.3 使用jmeter进行http接口测试
- 【Splay】洛谷3372 【模板】线段树 1
- 传统产业已死，新的产业在何方？
- 居然是Firefox没有抛弃我们
- 36、Power Query-多条件合并查询
- oracle安装实训心得,oracle数据库实训心得.docx
- 题库练习5（句子逆序、字符串排序、int型二进制表示中1的个数、购物单）
- AD16原理图.schdot中批量修改标签中的文本字体、大小、颜色
- Redis命令详解：Hashs
- php取数组里面数组的值,PHP获取数组的键与值方法小结
- web项目使用的前后端技术
- pdf.js、pdfobject.js实现pdf文件预览
- seo和sem的区别是什么?网站seo具体怎么做?
- 2022-2027年中国新能源汽车功率电子行业市场全景评估及发展战略规划报告
- 权威的PHP 5.6、7.0、7.1、7.2、7.3和7.4 php运行效率基准测试
- eslint 规则之 《Missing radix parameter》
- Flex自定义鼠标右键
- Away3D4.0入门教程
- 人机交互-9-人机交互基础知识
- 多测师_Python（open 文件）