KBQA系统的目标是通过自然语言处理技术,从知识图谱中提取和生成精确的答案。系统的实现包括多个关键步骤:mention识别、实体链接及排序、属性选择及排序、文本拼接以及最终的Text2SQL生成。通过这些步骤,系统能够准确识别用户提出的问题中的关键实体和属性,并生成相应的查询语句,从而从知识图谱或数据库中检索所需的信息。本文...
如图1所示,系统交互流程如下:(1)用户向系统提出问题,问题通过信息过滤后,与知识库中的相关专业知识组成提示,输入到专业问答模块中得到答案;(2)信息抽取模块从回答中提取出三元组,与知识图谱进行匹配,获取相关节点数据;(3)这些节点数据经用户选择后,同样以提示的形式输入专业问答模块得到知识图谱增强的回答。这种双向交...
以RAG为例,它首先通过最大内积搜索(MIPS)在非参数化模块中检索与输入文本相关的知识图谱,获得一些文档。然后,利用Seq2Seq LLMs,将这些文档作为隐藏变量z,提供给输出生成器,作为额外的上下文信息。通过在不同生成步骤中使用不同的检索文档作为条件,而不仅仅使用单个文档来指导整个生成过程,RAG在开放领域问答中表现出色...
总的来说,DoG框架是为了解决LLMs在知识图谱问答任务中的局限性而提出的,特别是针对复杂的多跳问题,通过改进推理路径的构建和问题的简化过程来提高答案生成的准确性和可靠性。 解法拆解 这张图展示了DoG (Debate on Graph) 框架的工作流程,用于解答基于知识图谱的复杂问题。主要步骤如下: 输入问题:图中给出的问题是...
将二者相融合后，得到关于待回答问题的答案，一方面利用实时更新的大模型外在知识，一方面通过让大模型回想出模型内部的内生文本信息，从而可以从多个维度增强大模型知识问答的准确性；并且，针对不同领域的大模型知识问答任务，只需调整相对应的外部知识图谱，即可快速、高效地完成不同领域之间的大模型问答系统，具有比较...
这个知识图谱将成为ChatKBQA系统回答问题的主要依据。 在拥有了知识图谱之后,ChatKBQA系统需要利用大模型来进行问答推理。大模型通常采用深度学习技术,如神经网络或Transformer等,具备强大的特征提取和推理能力。通过训练大量数据,大模型能够学习到语言的结构和语义信息,进而对问题进行理解和分析。在ChatKBQA系统中,大模型将...
ChatKBQA:KBQA知识图谱问答 + 大模型 提出背景 传统方法处理流程 ChatKBQA处理流程 对比优势 总结 ChatKBQA框架概览 特征1:逻辑形式生成 特征2:无监督实体和关系检索 特征3:参数高效的微调 特征4:GQoT 可解释的查询执行 特征5:错误减少和避免 论文:https://arxiv.org/abs/2310.08975 ...
例如，具体到图谱问答层面上来看，有些大模型在知识训练不足的情况下，可能会出现回答不精准的现象。天机·军事大模型通过融合天机·数字战场图谱，使得系统能够深入理解和解析问句的深层语义，对问句进行智能补充和完善，从而丰富知识点库，提供准确详尽的答案，有效减少大模型在生成回答时可能出现的误导性信息。在多模态...
例如,具体到图谱问答层面上来看,有些大模型在知识训练不足的情况下,可能会出现回答不精准的现象。天机·军事大模型通过融合天机·数字战场图谱,使得系统能够深入理解和解析问句的深层语义,对问句进行智能补充和完善,从而丰富知识点库,提供准确详尽的答案,有效减少大模型在生成回答时可能出现的误导性信息。