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  1. 揭开知识库问答KB-QA的面纱2·语义解析篇 | 知乎专栏

    • 语法解析的过程可以看作是自底向上构造语法树的过程,树的根节点,就是该自然语言问题最终的逻辑形式表达。整个流程可以分为两个步骤:
      1.词汇映射:即构造底层的语法树节点。将单个自然语 … 展开

    内容速览

    •什么是语义解析(Semantic Parsing)
    •什么是逻辑形式(Logic Form)
    • … 展开

    知乎专栏
    什么是语义解析

    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体关系都是形式化的语言,比如
    (BarackObama, … 展开

    知乎专栏
    什么是逻辑形式

    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 Semantics ( Lambda-DCS)是一种经典的逻辑语言,它用于 … 展开

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    桥接操作

    完成词汇表的构建后,仍然存在一些问题。比如,对于go,have,do这样的轻动词(light verb)难以直接映射到一个知识库实体关系上,其次,有些知识库实体关系极少出现,不容易通 … 展开

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  1. 知识库问答(Knowledge Base Question Answering,KBQA)借助知识库中精度高、关联性强的结构化知识,为给定的复杂事实型问句提供准确、简短的答案.语义解析是知识库问答的主流方法之一,该类方法在给定的问句语义表征形式下,将非结构化的问句映射为结构化的语义表征,再将其改写为知识库查询获取答案.目前,面向知识库问答的语义解析方法主要面临三个挑战:首先是如何选择合适的义表征形式以表达问句的语义,然后是如何解析问句的复杂语义并输出相应的语义表征,最后是如何应对特定领域中数据标注成本高昂、高质量数据匮乏的问题.本文从上述挑战出发,分析了知识库问答中常用的语义表征的特点与不足,然后梳理现有方法并总结分析其如何应对问句的复杂语义,接着介绍了当前方法在标注数据匮乏的低资源场景下的尝试,最后展望并讨论了面向知识库问答的语义解析的未来发展方向.
    www.aminer.org/research_report/6396cc427cb68b460f5e4197
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