目前主要有两类知识库问答方法：一类基于语义解析（semantic parsing）［1~3］，将自然语言问句按照特定文法（grammar）或者处理步骤映射为结构化的语义表征（meaning representation），再将其改写为知识库查询从而获得最终答案；另一类基于信息检索（information retrieval）［4~6］，首先通过实体链接，识别出问句中关心的实体作为主题实体（topic entity），并获取以主题实体为中心的知识库子图，将子图中的每个节点都视作候选答案，再学习问句和候选答案的向量表示，最后通过排序模型或分类模型对候选答案进行筛选，从而获得最终答案.基于语义解析的方法以符号化表征表示问句的语义，基于信息检索的方法以稠密向量表示问句的语义.相比基于信息检索的方法，语义解析的方法能够应对更多类型的问句，例如含有实体约束、类别约束、数值比较、数值排序等的问句，从而有更好的应用前景.