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KBQA学习笔记

发布时间:2019-07-01 06:02 来源:未知 编辑:admin

  分布式表示 思想:词的语义可以通过上下文信息确认,通过无监督学习,将文本信息映射到定长的向量表示

  如图所示,卷积神经网络本质上是由卷积层、池化层、全连接层构成的深层神经网络。通过卷积层、池化层的结合,构成多个卷积组,然后逐层提取特征信息,最后通过全连接层得到最终的特征信息。

  图中的“滑动窗口”(也叫卷积核)大小3*3,运算过程:滑动窗口从左上方开始,由左往右,由上至下,单次移动方向不变,距离(步长)固定。根据卷积核大小以及参数的不同,设置不同的卷积核可以提取到不同的特征。

  其中W是卷积核,X代表输入的矩阵向量(图像,文本),b是偏移参数,D是窗口的高度和宽度,m、n代表“滑动窗口”局部区域的索引图右边展现的是卷积运算结果矩阵Z。卷积层的最终输出公式:Ci,j=g(Zi,j)C_{i,j}=g(Z_{i,j})Ci,j=g(Zi,j)

  池化层对的任务是从输出中提取局部特征,通过筛选减少参数量。一般采用的Pooling方法有MaxPooling(取局部最大值,也叫最大池化法)、Mean-Pooling(取局部平均值,也叫平均池化法)等。

  利用有向循环网络的结构来充分保留序列信息,记忆模型历史信息。在RNN中,当前神经元的输出跟序列中的其他神经元的输出相关。RNN中t时刻的节点与t-1时刻节点相连接,使隐藏层同层的节点不在相互独立。如图所示,上一时刻的输出与当前时刻输入一起送入当前节点进行计算。

  RNN的输入序列X={X0,X1…Xt…},Xt是t时刻的输入。U表示输入层和隐藏层之间的网络参数,V表示隐藏层和输出层间的网络参数,W表示当前时刻和上一层的隐藏层的网络参数。

  f(·)、g(·)为非线性激活函数,根据模型可以选择signmoid、tanh、relu等。

  RNN由于循环结构而具有一定的记忆能力,但是实际条件下输入过长的条件下,极易出现梯度消失和梯度爆炸问题。为改进这类问题,研究者提出来更为复杂的模型,如GRU模型,长短期记忆模型,双向循环神经网络,深层双向循环神经网络模型。

  构建语义解析器,利用语义解析器将自然语言转化成逻辑表达,然后通过逻辑表达式在结构化的知识图谱查询知识三元组,提取答案

  随着深度学习技术的进步,研究者着手基于深度学习的知识图谱问答(Neural Network-Based,NN-based)方法。

  优点:突破了传统神经网络在层数上的限制,可自定义层数,利用其强大的表征学习能力学习隐藏的语义信息。

  ① 在SP-based框架下使用深度学习方法代替传统方法实现实体识别、关系映射等流程

  ②端到端(End2End)的生成式学习框架,利用神经网络将实体、关系以及问句转化成向量形式,通过问句关系向量和知识向量之间语义相似度判断是否为正确答案

  局限性:都需要标记语料的逻辑形式做监督训练,且只能在谓词较少的领域才有较好的效果

  将语法树的节点自下向上两两合并来实现,最终得到的根节点就是问句的逻辑表达式

  借助大规模语料的训练有效的解决文本语义构建的问题,缓解语义解析方法带来的难以推断和难以大规模训练的问题。

  Bordes等将基于嵌入的语义模型来解决基于知识图谱的回答问题,将自然语言问句和知识三元组表示为低维向量,通过余弦相似度找到相似的答案

  Berant等在上面的基础上提出了针对基于嵌入的语言模型的改进,利用嵌入子图在答案向量中融入尽可能多的语义信息

  Weston在记忆框架更进一步提出了基于记忆神经网络的大规模QA实现,支持复杂度更高的推理功能

  Yih等将基于知识图谱的问答分为实体识别及映射、关系映射两个步骤,分别利用两个卷积神经网络模型来完成整个映射过程

  Yih提出的Muli-Column CNN模型从上下文信息、答案路径、答案类型等多角度分析,利用多个CNN模型来抽取信息,并通过累计的打分方式来排列候选答案顺序。

  yang等在MCCNN模型基础上引入了注意力机制,关注不同词对最后排序的影响,同时引入底层知识库作为问答过程的全局信息,集成更多的知识库信息到答案的向量表示中,有助于解决问句理解中的词汇不足、信息量过少的问题

  yang等人利用机器学习的GBDT方法完成实体识别,而属性链接则结合传统NBSVM模型和深度学习中卷积神经网络

  lai等人利用分布式向量进行余弦相似度计算,结合人工构建特征,针对知识库层次单独构建细粒度的分词方法进行属性链接

  杜泽宇等在CRF的实体识别算法和Word2Vec属性链接算法的基础上设计了一个基于中文知识图谱的电商领域问答系统算法框架(CEQA)

  词向量:利用词嵌入技术代替传统方法提取词语的潜在语义,将问句输入转化为模型词向量,主要用word2vec训练维基语料库

  候选三元组:描述问句可能的三元组,如NER,PRO,VAL(实体:NER,属性:pro,属性值:VAL)

  查询构建:根据问题类别及查询模板,上下文流程识别的实体和属性信息,构建查询从知识库中获取候选三元组,从而构建候选属性集

  其中,xtx_txt表示当前时刻输入,ht−1h_{t-1}ht−1为上一时刻隐藏层的输出,UfU_fUf代表输入信息的权重,WfW_fWf代表遗忘门权重,bfb_fbf为偏置项

  细胞更新时,首先通过输入确定更新的信息,然后根据得到的信息确定LSTM需要在新的细胞状态中的保存的信息

  作为实践篇的最后一篇,我们将介绍如何用Python完成一个简易的问答程序。下图是demo的展示效果:查询结果为空,回答“Idon’tknow.”;不能理解问句,回答“Ican’tunderstand....博文来自:一夜飘零

  应大部分初学者的要求,本文主要针对实现的代码以及数据进行介绍;整理后的代码放在训练好的数据参数在链接:h...博文来自:chenmingwei000的博客

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  KBQA的工作流程(基于检索的方法)图谱构建阶段注:采用neo4j的方法进行建立图数据库1.数据准备结构化数据,例如mysql的关系型数据库,进行整理,导出为csv,半结构化数据,采用包装器技术,进行...博文来自:AN-YSYS

  问答系统历史:基于模板的问答专家系统-----gt;基于信息检索的问答-----gt;基于社区的问答-----gt;基于知识库的问答(受益于维基百科等)问答形式分类:一问...博文来自:三人行必有我师的博客

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  1.当我们发现无法联网时,我们运行下面命令或者ping命令rnip  addrrnrn结果没有显示局域网的IP地址rn2.我们去修改网卡配置文件,把网络连接打开rncd /rncd  /etc/sys...

  还记得去年在北京安博会上,看到一些厂家的展示台上,各种船舶、公路、车辆的高清视频直播,好奇这些数据是怎么接到现场的,现场成百上千家展台,不可能有那么大的带宽供应,细想数据肯定不是实时的,果然,盯着看了...

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