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揭开知识库问答KB-QA的面纱2·语义解析篇 - 知乎
- 在揭开知识库问答KB-QA的面纱1·简介篇中我们谈到，知识库Freebase由大量的三元组组成，并且这些三元组的实体和实 …
- (BarackObama, PlaceOfBirth, Honolulu)
- 给定一个自然语言的问题
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- 为了能够对知识库进行查询，我们需要一种能够“访问”知识库的逻辑语言，Lambda Dependency-Based Compositional Sem…
- 我们用z表示一个逻辑形式，用\kappa 表示知识库，e表示实体，p表示实体关系（有的也称谓语或属性）。简 … 展开
ChatkBQA：一个基于大语言模型的知识库问题生成-检 …
网页2023年11月13日 · 基于知识的问答（KBQA）旨在从大规模知识库（KBs）中获得自然语言问题的答案，通常分为两个研究部分：知识检索和 语义分析。. 然而，三个核心的挑战仍然存在，包括低效的知识检索，检 …
《基于样例的KBQA推理》阅读笔记 - 知乎 - 知乎专栏
网页本文采用基于样例的推理（Case-Based Reasoning，CBR）的概念，融合符号主义和连接主义（Neuro-Symbolic）来解决组合型的复杂KBQA问题。给定一个自然语言query，CBR-KBQA通过从一个样本库中检索相似的query，然后通过他们的SPARQL（一种面 …
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网页2022年7月10日 · 具体有4种方法：1）语义解析（Semantic Parser）过程转化为query map 生成问题的各类方法；2）仅在领域数据集适用的Encoder-Decoder模型化解析方法；3）基于 Transition-Based 的状态迁移可学习的解析方法；4）利用 KV-MemoryNN 进行解释性更 …
5分钟NLP-知识问答(KBQA)两种主流方法：基于语义解析和基于信 …
网页具体有4种方法：1）语义解析（Semantic Parser）过程转化为query map 生成问题的各类方法；2）仅在领域数据集适用的Encoder-Decoder模型化解析方法；3）基于 Transition-Based 的状态迁移可学习的解析方法；4）利用 KV-MemoryNN 进行解释性更强的深度 KBQA …
KBQA知识问答概述_首先,获取自然语言问题的pos信息-CSDN博客
网页基于知识的问答是以知识库为认知源，在知识库的基础上回答自然语言问题。 知识 库（KB）是一个结构化数据库，其中包含形式的事实集合，每个事实都可以随附所谓的属性。
