第一步:主要模型构建 基于知识图谱的动问答主要的模型主要有两个: 命名实体识别步骤和属性映射步骤。(就是上述流程的第 2、4 步) 其中,实体识别步骤的的是找到问句中询问的实体名称,如下图,就是找到“头记”这个实体。 属性映射步骤的的在于找到问句中询问的相关属性,如下图,就是找到这句话问的是“作者”这个...
语义分析:在自然语言处理中,知识图谱有助于理解词语之间的关系,提高语义分析的准确性。 智能问答:知识图谱可以用于构建智能问答系统,快速准确地回答用户的问题。 决策支持:在商业分析和决策过程中,知识图谱能够帮助发现数据之间的深层次关系,支持更明智的决策。 医疗健康:知识图谱在医疗领域可用于药物研发、疾病诊断等,通...
KBQA（Knowledge Base Question Answering）作为一种底层基于知识图谱的问答技术，相比传统的文本检索问答和FAQ(Frequently Asked Questions),基于垂直领域相对固定边界的知识图谱，可以结合业务提供一种高级的信息服务形式，通过确认、反馈等操作完成信息获取。现阶段下，无论是通用图谱还是领域图谱，业界对简单问答的效果都达...
主要内容:一、系统介绍;二、学习路径;三、安装依赖;四、导入项目;五、参考资料 一、系统介绍 1.1、 业务驱动的知识图谱构建框架和知识问答框架 1.2、项目结构 prepare_data/datasoider.py:网络资讯采集脚本 prepare_data/datasoider.py:网络资讯采集脚本 prepare_data/max_cut.py:基于词典的最大向前...
智能个人助理是智能问答系统的典型应用之一。用户可以通过语音与助理进行交流，获取日程管理、天气预报、新闻资讯等服务。助理通过知识图谱理解用户的需求，并提供相应的信息和服务，极大地方便了用户的日常生活。三、未来展望 随着人工智能技术的不断进步，知识图谱与智能问答系统将更加智能化、个性化。它们将不仅仅局限于...
本文将详细介绍如何快速构建一个基于知识图谱的智能问答系统,包括需求分析、知识图谱选择或构建、自然语言处理(NLP)模块设计、查询执行及结果展示等关键步骤。 一、需求分析 首先,明确智能问答系统的功能定位,比如面向的领域、用户群体以及期望解决的问题等。以音乐领域为例,一个基于知识图谱的音乐智能问答系统,应能够回答...
知识图谱,是一种基于有向图(directed graph)的数据结构,由节点(points)及有向边(directed edges)组成,图中的每个节点称为实体(Entity),边代表实体间的逻辑关系(Relation)。 举一个例子,这是一个简单地描述旅游景点的知识图谱: 现在来解释为什么“知识图谱是下一代搜索引擎、问答系统等智能应用的基础设施”,如果把...
医疗知识图谱问答系统是一种基于知识图谱技术的智能问答系统。它通过构建医疗领域的知识图谱,将疾病、症状、药物、治疗手段等实体及其之间的关系以图形化的方式表示出来,实现对医疗知识的语义理解和推理。当用户提出问题时,系统能够利用自然语言处理技术理解问题语义,并在知识图谱中查找相关信息,最终生成准确、详细的回答。
图1.1 是一个奥巴马及其相关实体构成的知识图谱的示例。可以看到,知识图谱具有明显格式化特征,其值往往是一个实体名字或者一个数字、一个日期。这保证了基于知识图谱的问答系统的回答简洁性。另一方面,不同于基于信息检索的问答系统需要考虑数据真实性...