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基于知識圖譜的問答中問句侯選主實(shí)體篩選步驟繁瑣，且現(xiàn)有多數(shù)模型忽略了問句與關(guān)系的細(xì)粒度相關(guān)性。針對該問題，構(gòu)建基于 BILSTM-CRF的細(xì)粒度知識圖譜問答模型，其中包括實(shí)體識別和關(guān)系預(yù)測2個部分。在實(shí)體識別部分，利用 BILSTM-CRE模型提高準(zhǔn)確性，并將N-Gram算法與 Levenshtein距離算法相結(jié)合用于候選主實(shí)體的篩選，簡化候選主實(shí)體篩選過程。在關(guān)系預(yù)測部分，分別應(yīng)用注意力機(jī)制和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從語義層次和詞層次捕獲問句與關(guān)系之間的相互聯(lián)系。使用rre6Base中的BB2M和FB5M評估數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明，與針對單一關(guān)系的問答方法相比，該模型對于實(shí)體關(guān)系對的預(yù)測準(zhǔn)確率更高。
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