基于知識(shí)圖譜的問(wèn)答系統(tǒng)技術(shù)研究

基于知識(shí)圖譜的問(wèn)答系統(tǒng)技術(shù)研究

Summary：在目前的智能科技、測(cè)試儀器等領(lǐng)域中，人工智能問(wèn)答技術(shù)占據(jù)著重要地位。人機(jī)智能對(duì)話、智能問(wèn)答系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)是測(cè)試儀器智能水平邁向新臺(tái)階的必要基礎(chǔ)條件。就目前的研究結(jié)果來(lái)看，實(shí)現(xiàn)智能問(wèn)答系統(tǒng)搭建的重要工具之一是知識(shí)圖譜，而通過(guò)完整問(wèn)答流程進(jìn)行知識(shí)圖譜問(wèn)答系統(tǒng)構(gòu)建是存在顯著困難的。在人工智能技術(shù)持續(xù)發(fā)展的作用下，智能技術(shù)的不斷升級(jí)使得問(wèn)答系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)用戶所提出問(wèn)題的概要、精準(zhǔn)回答，顯著降低了用戶的提問(wèn)成本?？傊?，在智能測(cè)試儀器的研究過(guò)程中，基于知識(shí)圖譜的問(wèn)答系統(tǒng)技術(shù)研究與利用是非常重要的內(nèi)容，文章對(duì)相關(guān)內(nèi)容做分析，旨在指導(dǎo)實(shí)踐。Keys：知識(shí)圖譜；問(wèn)答系統(tǒng)；智能測(cè)試儀器在自然語(yǔ)言處理中最為重要的研究?jī)?nèi)容是智能問(wèn)答。在智能問(wèn)答中，需要利用計(jì)算機(jī)對(duì)自然語(yǔ)言進(jìn)行智能分析，并進(jìn)行資源和信息檢索，同時(shí)實(shí)現(xiàn)對(duì)用戶提出問(wèn)題的回答。在實(shí)踐中，為了更加精準(zhǔn)、確定的回答用戶的問(wèn)題，在檢索問(wèn)題之前需要深入分析語(yǔ)義，以此來(lái)獲得問(wèn)題知識(shí)信息，這樣可以將系統(tǒng)內(nèi)部匹配的答案通過(guò)計(jì)算推薦反饋到客戶端。智能問(wèn)答系統(tǒng)在幫助減少人工客服壓力，提高客服工作效率等方面有著積極的作用。在目前的社會(huì)實(shí)踐中，搜索引擎的使用便捷了人們的工作與生活，可以解決諸多生活和學(xué)習(xí)中的難題。一、知識(shí)圖譜與問(wèn)答系統(tǒng)要明確基于知識(shí)圖譜的問(wèn)答系統(tǒng)技術(shù)，首先需要明確知識(shí)圖譜和問(wèn)答系統(tǒng)的概念。就知識(shí)圖譜而言，它是一種基于結(jié)構(gòu)化/非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)構(gòu)造的圖數(shù)據(jù)表達(dá)。對(duì)文獻(xiàn)資料的檢索進(jìn)行分析可知，其會(huì)通過(guò)實(shí)體、關(guān)系和語(yǔ)義描述等技術(shù)步驟完成[1]。與傳統(tǒng)信息檢索系統(tǒng)進(jìn)行比較，知識(shí)圖譜更具復(fù)雜性。知識(shí)圖譜是由文字和譜圖有機(jī)結(jié)合而成，是在實(shí)體節(jié)點(diǎn)及實(shí)體與實(shí)體間關(guān)系的基礎(chǔ)上構(gòu)成的。從本質(zhì)上來(lái)講，知識(shí)圖譜是一種實(shí)體與網(wǎng)絡(luò)之間的表達(dá)方式。知識(shí)圖譜的概念來(lái)自于圖論，其是知識(shí)圖譜當(dāng)中圖形結(jié)構(gòu)的一種補(bǔ)充和拓展方式。最初的知識(shí)圖譜存在著的顯著缺點(diǎn)是本質(zhì)結(jié)構(gòu)表達(dá)的過(guò)程中會(huì)出現(xiàn)兩個(gè)或者是多個(gè)復(fù)雜的關(guān)系，這種關(guān)系的解決存在著困難性。基于問(wèn)題的解決，傳統(tǒng)的知識(shí)圖譜進(jìn)行了大量的調(diào)整和規(guī)劃，這使得知識(shí)圖譜能夠滿足三元組的統(tǒng)一格式。問(wèn)答系統(tǒng)是現(xiàn)階段社會(huì)工作和學(xué)習(xí)實(shí)踐中比較常用的一種高級(jí)信息檢索技術(shù)平臺(tái)，通過(guò)利用問(wèn)答系統(tǒng)，用戶能夠利用準(zhǔn)確、簡(jiǎn)潔的語(yǔ)言提出自己需要解決的問(wèn)題，并快速簡(jiǎn)便地獲取目標(biāo)答案[2]。對(duì)問(wèn)答系統(tǒng)進(jìn)行分析可知，其主要存在兩種應(yīng)用模式，其中一種為人工智能模式，另外一種是自然語(yǔ)言模式，這兩種模式在實(shí)踐中均可以助力用戶搜索并獲取問(wèn)題的答案。目前，問(wèn)答系統(tǒng)應(yīng)用廣泛，且在工業(yè)智能化領(lǐng)域與日常生活中發(fā)揮重要作用。由于經(jīng)濟(jì)與技術(shù)的快速發(fā)展，更為高級(jí)、智能的問(wèn)答系統(tǒng)的研究十分迫切。二、基于知識(shí)圖譜的問(wèn)答系統(tǒng)技術(shù)智能測(cè)試儀器的快速發(fā)展需要智能問(wèn)答技術(shù)的有力支撐，基于知識(shí)圖譜的問(wèn)答系統(tǒng)技術(shù)可以提高測(cè)試儀器人機(jī)協(xié)同能力，增強(qiáng)友好交互，是實(shí)現(xiàn)儀器智能測(cè)試的基石。基于知識(shí)圖譜的問(wèn)答系統(tǒng)方法流圖如下圖所示：圖1基于知識(shí)圖譜的問(wèn)答系統(tǒng)方法流圖目前的問(wèn)答系統(tǒng)所使用的技術(shù)是存在差異的，即不同的問(wèn)答系統(tǒng)在回答用戶問(wèn)題的時(shí)候，其基礎(chǔ)算法等有明顯的差異。以下是目前實(shí)踐中基于知識(shí)圖譜的不同問(wèn)答系統(tǒng)技術(shù)闡述。第一是基于模板匹配的知識(shí)圖譜問(wèn)答。在問(wèn)答系統(tǒng)的發(fā)展過(guò)程中，系統(tǒng)最初使用的是規(guī)則和模板匹配的形式。根據(jù)專家設(shè)計(jì)的模板對(duì)用戶提出的自然語(yǔ)言問(wèn)題進(jìn)行分析，并基于所提問(wèn)題的分析，匹配答案[3]。在構(gòu)建基于模板匹配的知識(shí)問(wèn)答系統(tǒng)時(shí)，需要構(gòu)建基于專家經(jīng)驗(yàn)和規(guī)則的模板知識(shí)庫(kù)，并以此提取三元組，構(gòu)造問(wèn)答知識(shí)圖譜。同時(shí)要將問(wèn)題和問(wèn)答進(jìn)行算法匹配，這樣可以獲得能夠匹配問(wèn)題的答案和信息。在獲得與問(wèn)題匹配的信息之后，系統(tǒng)會(huì)選擇與問(wèn)題最相符的答案，并在知識(shí)庫(kù)當(dāng)中進(jìn)行答案的索取。在最初的研究中，智能問(wèn)答機(jī)器人的設(shè)計(jì)便使用的是這種技術(shù)。對(duì)智能問(wèn)答機(jī)器人的主要工作方式進(jìn)行分析可知其是在定義問(wèn)題答案的基礎(chǔ)上對(duì)用戶提出的問(wèn)題進(jìn)行解答的，在解答問(wèn)題過(guò)程中搜索問(wèn)題Keys，并通過(guò)Keys檢索的方式，對(duì)知識(shí)圖譜中存儲(chǔ)的知識(shí)模板進(jìn)行匹配，并做出智能回復(fù)。第二是基于語(yǔ)義解析的知識(shí)圖譜問(wèn)答。就語(yǔ)義解析知識(shí)庫(kù)問(wèn)答分析來(lái)看，其主要通過(guò)瀏覽器將自然語(yǔ)言輸入到信息檢索框中，并通過(guò)對(duì)自然語(yǔ)言的理解和轉(zhuǎn)化構(gòu)成結(jié)構(gòu)化查詢方式，并獲取最終答案的一種問(wèn)答系統(tǒng)。目前比較常見(jiàn)的數(shù)據(jù)庫(kù)邏輯表達(dá)方式便屬于這種問(wèn)答系統(tǒng)[4]。在進(jìn)行語(yǔ)句轉(zhuǎn)化的過(guò)程中，系統(tǒng)會(huì)將問(wèn)題中的語(yǔ)義信息填充到邏輯表達(dá)式中，系統(tǒng)以此在知識(shí)圖譜中搜索答案。問(wèn)答系統(tǒng)在進(jìn)行語(yǔ)義解析時(shí)，會(huì)將問(wèn)答系統(tǒng)看作是自下而上的語(yǔ)法樹(shù)，樹(shù)的葉子就是用戶輸入的自然語(yǔ)言，樹(shù)的根便是語(yǔ)義解析式和邏輯表達(dá)式[5]。研究人員通過(guò)對(duì)語(yǔ)義解析研究發(fā)現(xiàn)，利用語(yǔ)義解析技術(shù)對(duì)自然語(yǔ)言進(jìn)行分析處理，并在知識(shí)圖譜中進(jìn)行答案搜索，這需要消耗大量人力物力，且檢索困難較大，因此在其他數(shù)據(jù)集上進(jìn)行推廣存在一定困難。相關(guān)研究表明，使用依存組合語(yǔ)義的方法并在研究的過(guò)程中對(duì)問(wèn)句進(jìn)行語(yǔ)義轉(zhuǎn)換，對(duì)于促進(jìn)結(jié)構(gòu)化查詢有著積極的作用。第三是基于信息檢測(cè)的知識(shí)圖譜問(wèn)答?；谛畔z索的知識(shí)庫(kù)問(wèn)答系統(tǒng)在使用的過(guò)程中，首先需要對(duì)知識(shí)圖譜中的信息進(jìn)行檢索，通過(guò)問(wèn)句、知識(shí)圖譜以及規(guī)則信息等對(duì)正確答案進(jìn)行搜索匹配。在進(jìn)行知識(shí)檢索的過(guò)程中，若自然語(yǔ)言中的實(shí)體信息沒(méi)有被準(zhǔn)確識(shí)別，那么在知識(shí)圖譜中進(jìn)行檢索和定位時(shí)，需要基于定位實(shí)體和實(shí)體所指的中心知識(shí)子圖進(jìn)行知識(shí)獲取。有研究人員在研究的過(guò)程中提出，使用語(yǔ)義查詢圖的方式進(jìn)行問(wèn)句表達(dá)。在知識(shí)圖譜中進(jìn)行答案匹配時(shí)，需要消除實(shí)體歧視，獲取子圖位置，搜索問(wèn)題答案[6]。此類方式，能夠避免在理解問(wèn)句的過(guò)程中出現(xiàn)歧義。需要注意的是，在知識(shí)子圖檢索的過(guò)程中，如果實(shí)體之間的歧視無(wú)法消除，最終難以實(shí)現(xiàn)利用子圖匹配的方式獲取答案[7]。還有研究人員使用向量嵌入模型對(duì)用戶問(wèn)題和答案子圖進(jìn)行自主學(xué)習(xí)，并將其分別映射成為了低維空間向量，同時(shí)結(jié)合神經(jīng)記憶網(wǎng)格和知識(shí)問(wèn)答，并將知識(shí)圖譜中形成的知識(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)組成記憶單元，實(shí)現(xiàn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)記憶的訓(xùn)練，由此，能夠取得較好的實(shí)踐結(jié)果。結(jié)束語(yǔ)：綜上所述，基于知識(shí)圖譜的智能問(wèn)答技術(shù)，存在多種方式方法，且均存在一定問(wèn)題。而智能測(cè)試儀器的構(gòu)建，需要建立在實(shí)現(xiàn)智能問(wèn)答，友好人機(jī)交互的基礎(chǔ)上，所以研究分析先進(jìn)技術(shù)在問(wèn)答系統(tǒng)中的應(yīng)用十分必要。文章基于認(rèn)識(shí)圖譜對(duì)目前使用的問(wèn)答系統(tǒng)進(jìn)行總結(jié)分析，并對(duì)問(wèn)答系統(tǒng)中的具體技術(shù)價(jià)值發(fā)揮等進(jìn)行討論說(shuō)明，對(duì)于社會(huì)科技實(shí)踐、智能測(cè)試儀器技術(shù)應(yīng)用具有重要意義。Reference：[1]杜睿山,張軼楠,田楓,等.基于知識(shí)圖譜的智能問(wèn)答系統(tǒng)研究[J].計(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展,2021,31(11):6.[2]陳璟浩、曾楨、李綱.基于知識(shí)圖譜的"一帶一路"投資問(wèn)答系統(tǒng)構(gòu)建[J].圖書(shū)情報(bào)工作,2020,64(12):11.[3]魏澤林,張帥,王建超.基于知識(shí)圖譜問(wèn)答系統(tǒng)的技術(shù)實(shí)現(xiàn)[J].軟件工程,2021,024(002):P.38-44.[4]周航,張澤,馬澤祺,等.基于知識(shí)圖譜的航空領(lǐng)域問(wèn)答系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J].信息與電腦,2021(033-024).[5]王震南,董寶良,田飛.基于知識(shí)圖譜的軍事知識(shí)問(wèn)答系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J].信息技術(shù),202