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  • Semantic Parsing(语义分析) Knowledge base(知识图谱) 对用户的问题进行语义理解 信息检索方法

    简单说一下所谓Knowledge base(知识图谱)有两条路走,一条是对用户的问题进行语义理解,一般用Semantic Parsing(语义分析),语义分析有很多种,比如有用CCG、DCS,也有用机器翻译来做的。它得到了一个句子的逻辑表示,根据逻辑表示再到知识库里去查,查到这个结点是什么,关系是什么等,通过这种方式,自然而然就查到了。

    还有一种办法就是最近几年流行的信息检索方法。比如,一个问题“where was Barack Obama born ?”这句话里出现的了一个实体——Obama,假设这个知识库是完备的,那么系统就会判断答案一定是跟Obama关联的某个结点,这样就可以到知识库里以Obama为半径,把跟它有关的词全部挖出来,然后系统要算相似度,相似度算的时候有一种办法,是把这个知识图谱的某一个知识单元用自然语言表征出来,也可以用词嵌入做一个多维向量表示。这时候做一个Ranker跟当前的问题算一个距离,距离近的就是它的答案。我们也将这些技术运用在了微软小冰里,比如小冰回答问题,跟你聊天等等。


    作者:微软亚洲研究院
    链接:https://www.zhihu.com/question/23952075/answer/161605738
    来源:知乎
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