基于知识图谱的智能问答方案

在智能问答场景下，需要解决的核心问题是用户输入问题后，如何在海量知识中快速准确地定位目标答案，即从海量知识中提取出用户最关心的信息。传统的搜索引擎，虽然提供了一些检索服务，但不能直接解决这一问题。近年来兴起的知识图谱技术，为智能问答提供了解决思路。 自然语言处理是人工智能领域重要的研究方向之一，也是计算机科学的重要分支之一。随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的问答系统正逐步成为人工智能研究领域的一个热点方向。

研究背景

智能问答系统的核心问题是从海量知识中找到用户感兴趣的内容，在这一过程中，如何从海量的信息中提取出有用信息是智能问答系统面临的一个挑战。通过知识图谱智能问答方案，可以将海量的信息以更好的结构化形式存储，从而为后续检索、推理等任务提供基础，从而使得智能问答系统更加智能化。

方案整体架构

本方案主要由知识抽取、知识表示、知识推理、答案生成等模块组成，如图2所示。本方案采用基于知识图谱的自然语言处理技术，对海量的文本信息进行抽取和分析，从而将用户所需的知识推送给用户。

该方案采用知识图谱智能问答方案将用户输入的问题转换成可以处理的文本信息，再使用基于规则的答案生成算法将文本信息转化成机器可读的答案。整个方案涵盖了自然语言处理、知识抽取和实体链接三大部分。

数据层

数据层是智能问答系统的基础，是为业务层提供的支撑。数据层的作用主要有三点： 第一，存储各种形式的知识图谱； 第二，将知识图谱与业务数据结合； 第三，将业务数据的结构化信息与知识图谱进行匹配。

模型层

模型层通常包括两个部分：抽取层和分类层。抽取层可以抽取问题对应的实体和属性，并将实体和属性的知识图谱化，通过关系抽取等方式，将知识图谱智能问答方案中的实体和属性转化为可供机器理解的形式，为后续的分类、问答等任务打下基础。

在抽取层之后，就是一个分类层，即在自然语言处理技术上，将问题文本按照特定的标签分成若干类别。这一步处理完成后，就可以进行接下来的问答任务了。

在进行问答任务时，一般需要将问题与知识图谱智能问答方案中的实体相匹配。这种匹配通常以问答任务相关的词语为依据，将问题和答案以最小化语言距离为标准进行匹配。常用的匹配方式包括词袋模型、 TextRank、 BERT等。

业务层

业务层包括查询结果处理、实体抽取、关系抽取等模块。查询结果处理模块将用户输入的问题进行实体识别，并根据知识图谱智能问答方案中的实体关系匹配相应的答案；实体抽取模块将用户输入的问题进行实体识别，并将实体关系映射为相应的知识图谱中的实体，将实体关系保存到存储系统中；关系抽取模块根据存储系统中的关系匹配相应的答案，并返回结果给用户；实体识别模块根据存储系统中的知识图谱智能问答方案，对用户输入问题进行实体识别，并根据知识图谱中的实体关系匹配相应的答案；查询结果处理模块将查询结果按照不同属性进行分类，输出相应的结果给用户。

悦数图数据库凭借其强大的分布式引擎，为图数据的存储和管理提供了坚实的基础。通过精心设计的中间层，它实现了数据的高效获取、图谱的精准构建以及灵活的管理功能，从而确保了数据的完整性和一致性。而图应用层的引入，更是将悦数图数据库的应用范围扩展至智能问答、语音助手、内容理解等多个领域，为用户提供了更加智能化、便捷化的服务体验。