一种面向知识图谱多跳问答的分层语义解析方法
Hierarchical semantic parsing approach for multi-hop question answering on knowledge graphs
重庆师范大学 计算机与信息科学学院, 重庆 401331
摘要
在知识图谱多跳问答任务中，问题的复杂语义往往难以被完全理解，这常导致回答的准确性不达预期。为此，提出了一种名为HL-GPT(Hierarchical parsing and Logical reasoning GPT)的新型框架。该框架利用大语言模型的理解和生成能力，通过分层解析复杂语义及构建逻辑推理路径，以提升问答任务的准确性。研究方法包括三个阶段：首先，通过大语言模型从问题的不同层次中解析出关键实体和多层关系，并将这些信息转换为逻辑形式；其次，将这些逻辑形式与知识图谱中的数据进行映射，并逐步检索相关实体以构建逻辑推理路径；最后，利用大语言模型固有的推理能力，整合问题和逻辑路径以生成准确的答案。本框架在MetaQA、COKG-DATA 、AeroQA和NLPCC-MH四个数据集上进行实验，实验结果表明，HL-GPT相比基线模型有明显的性能提升。
基金项目
重庆市教育委员会科学技术研究项目(KJQN202300547)
浙江大学工业控制技术国家重点实验室开放研究项目(ICT2023B40)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2024.07.0262
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2025年第42卷 第3期
发布历史
[2024-12-10] 优先出版
引用本文
周岩, 范永胜, 孙松, 等. 一种面向知识图谱多跳问答的分层语义解析方法 [J]. 计算机应用研究, 2025, 42 (3). (2024-12-16). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2024.07.0262. (Zhou Yan, Fan Yongsheng, Sun Song, et al. Hierarchical semantic parsing approach for multi-hop question answering on knowledge graphs [J]. Application Research of Computers, 2025, 42 (3). (2024-12-16). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2024.07.0262. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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