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小型微型计算机系统2021年2月第2期
JournalofChineseComputerSystemsVol.42No.22021
融合预训练模型的中文知识图谱问题生成方法
叶子I,陈小平I,张波2,欧阳昱2,刘辉舟2
(中国科学技术大学计算机科学与技术学院合肥
，230027)
(国网安徽省电力有限公司合肥
2，230022)
yz0626@mail.
E-mail:
要：现有中文
摘基于知识图谱的问答方法旨在通过知识图谱的三元组检索和推断来对自然语言形式的问题进行解答.然而，
，质量较差等问题，
知识图谱问答语料库存在规模较小相关语料库构建方法亟待完善.因此,本文提出一种融合预训练模型的中
文知识图谱问题生成方法目标是以中文知识图谱三元组作为输入生成正确且多样的问题.该方法汲取了条件变分自编码器的
，
以预编码器■源编码器-解码器为核心架构，模型进行预编码并以
思想，利用BERT，Transformei■模型为基础构建源编码器和解
，
码器•此外该方法还结合了答案编码技术并进行了改进.本文使用数据集进行实验实验表明该模型在
NLPCC2017KBQA，
并且能够生成更具多样性的问题，
BLEU.ROUGE以及人工评价指标上较基线模型有明显提升，证明了该方法的有效性.
关键词：
知识图谱;问题生成;预训练模型;条件变分自编码器
中图分类号：文献标识码:A文章编号:1000-1220(2021)02-0246-05
TP183
MethodforChineseKnowledgeGraphQuestionGenerationBasedonPre-trainedModel
YEZi1,CHENXiao-ping1,ZHANGBo2,OUYANGYu2,LIUHui-zhou2
1(SchoolofComputerScienceandTechnology,UniversityofScienceandTechnologyofChina,Hefei230027,China)
2(StateGridAnhuiElectricPowerCo.,LTD.,Hefei230022,China)
Abstract:Theknowledge-graph-basedquestionansweringmethodsaimtoanswerquestionsintheformofnaturallanguagebysearch
ingandinferringtriplesoftheknowledgegraph.However,theexistingChinesegraphquestionansweringcorporaissosmallandof
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