面向知识库问答的深度神经网络语义匹配方法研究

发布时间：2021-08-07 11:49

　　随着互联网的快速发展,可用信息量呈指数级增长,互联网已成为人们获取信息的重要途径。虽然当前的搜索引擎可以较好地帮助用户在互联网中搜索信息,但是也会返回大量与用户需求不相关的结果。基于知识库的自动问答系统指的是针对给出的自然语言形式问题,通过利用自然语言处理技术在结构化知识库中进行查询、推理、匹配得到相应答案。知识库问答系统不仅可以为用户提供支持自然语言的友好人机交互方式,还可以精准并高效地帮助用户获取到有效的信息。因而知识库问答是自然语言处理和信息检索领域重要的研究方向。传统基于符号的知识库问答方法往往难以解决文本的语义鸿沟问题,基于向量空间建模的方法试图用向量的形式解决该问题,但该方法仅涉及浅层的语义表示。此外,与英文相比,中文的语法结构和表述形式更为复杂和多变,所以中文知识库问答的研究面临着更大的挑战。针对以上情况,本文主要研究基于深度神经网络的文本语义学习与匹配,然后将其应用于知识库问答中,即将问答的过程视为问句与知识库语义表示的学习和匹配过程。主要研究内容如下:（1）针对文本语义的学习和匹配,提出一种带注意力机制的长短时记忆网络的文本语义匹配方法。该方法首先使用长短时记忆网络和... 

【文章来源】：中国工程物理研究院北京市

【文章页数】：63 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图１－１基于语义解析的知识库问答示意图??

因而该方法一般只适合在小规模范围内的应用。随着进一步的发展，基于??问答对等形式的语料条件下，研宂人员开始采用弱监督学习算法来解析问句文本??以进行知识库问答。如图１－１所示为基于语义解析的知识库问答方法结构示意图，??对于问句“你知道龙眼的生物目属吗？?”，其首先将自然语言表达的问句通过语??义解析模块转换为对应的逻辑表达形式，这是一种可以表达整个文本语义的形式??和方法，常见的有ｌａｍｂｄａ表达式和依存组合语义树等，其类似于数据库语言用??于数据库中进行搜索查询一样，这些逻辑表达形式可用在知识库系统中进行查询、??推理、匹配，进而得到问题所对应的答案。??Ｑ：你知道龙眼的生物目属吗？??；——Ｉ????１＾??＞??语义解析模块??????知识库???＾?乂??语义查询、?ｆ?：??推理、匹配??＾?Ａ：无患子目????Ｖ?＇??图１－１基于语义解析的知识库问答示意图??另一方面，基于信息检索的方法则着重于对特征的提取，然后通过构建模型??对候选答案进行分类选择。比如Ｙａｏ等人［１（）］通过利用依存分析技术对自然语言??问句进行解析从而得到相应的依存分析树和问句所包含的实体，然后根据实体在??知识库中找出对应的主题图（ＴｏｐｉｃＧｒａｐｈ）。在得到主题图之后

?／??图１－３本文组织结构示意图??如图１－３所示为本文的组织结构示意图，其分五个章节分别介绍硕士期间的??主要研究工作。第一章为绪论，第二章介绍一种基于深度神经网络的文本语义匹??配方法。第三章和第四章分别介绍面向知识库问答的问句实体链指方法和基于深??度文本语义匹配的知识库问答方法。第五章为总结和展望。各章节的具体内容安??排如下：??第一章绪论。本章首先介绍知识库问答的相关研究背景和研究意义，然后??对知识库构建技术、知识库问答研宄方法、文本语义匹配研究方法的现状进行介??绍，最后提出本文的研究目标和内容，并简要介绍论文的整体结构安排。??第二章深度神经网络和文本语义匹配方法。本章首先对本文涉及的基础技??术如循环神经网络、双向长短时记忆网络和注意力机制等内容进行简要介绍，然??后提出一个带有注意力机制的Ｂｉ－ＬＳＴＭ文本语义匹配方法，最后介绍文本语义??匹配的实验设计和实验结果，并对相应的实验方法和结果进行分析。??第三章基于知识库的二分类实体链指方法。本章首先介绍本文知识库问答??中实体链指数据集的构建，然后通过特征工程来提取候选实体的统计特征，并构??９??

【参考文献】：
期刊论文
[1]深度文本匹配综述[J]. 庞亮,兰艳艳,徐君,郭嘉丰,万圣贤,程学旗.  计算机学报. 2017(04)
[2]基于路径与深度的同义词词林词语相似度计算[J]. 陈宏朝,李飞,朱新华,马润聪.  中文信息学报. 2016(05)
[3]知识图谱构建技术综述[J]. 刘峤,李杨,段宏,刘瑶,秦志光.  计算机研究与发展. 2016(03)

硕士论文
[1]基于知识库的自动问答关键技术研究[D]. 周博通.哈尔滨工业大学 2017



本文编号：3327745