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以知识图谱为核心的智能问答研究与开发

随着人工智能技术的不断发展和应用，智能问答系统已经逐渐

成为人们日常生活中不可或缺的一部分了。而知识图谱作为人工

智能的重要组成部分，其在智能问答系统中扮演着举足轻重的角

色。本文将着重探讨以知识图谱为核心的智能问答研究与开发。

一、知识图谱概述

知识图谱是一种基于图形化表示的专家系统，其通过语义学、

本体学和自然语言处理等技术来描述实体之间的关系，呈现出一

个结构化的知识库。知识图谱可以实现在不同域的知识间的交叉

互通，同时能够解决自然语言处理中的语义问题，为智能问答系

统提供强有力的支持。

二、基于知识图谱的智能问答研究

基于知识图谱的智能问答系统主要分为两个部分：问题理解和

答案生成。

1.问题理解

在问题理解中，主要是将自然语言问题转化为结构化的查询语

言，如SPARQL等，此过程中需要考虑问题解析、实体识别、关

系抽取等问题。其中，关系抽取是比较重要的一环，主要通过识

别实体和关系，并建立相应的知识图谱来实现。

2.答案生成

在答案生成中，主要是根据知识图谱中所使用的本体库，利用

查询语言提取有用的信息，并将信息进行挖掘和整合，进而生成

相应答案。

三、基于知识图谱的智能问答系统的优缺点

基于知识图谱的智能问答系统相比其他类型的问答系统而言，

其具有以下几个明显优点：

1.数据结构化

基于知识图谱的智能问答系统能够将非结构化的数据转化为结

构化的数据，从而可以让机器更好地理解、处理和分析数据。

2.多源数据协同

利用知识图谱技术，能够加快数据的整合与加速，实现多源数

据协同，在相应领域中之间进行交叉应用，进而提供更好的解决

方案。

3.能力强

基于知识图谱的智能问答系统能够有效地实现人机模式的交互，

而且具有较强的推理和分析能力。

但是，基于知识图谱的智能问答系统也存在一些缺点，主要是：

1.难度较大

基于知识图谱的智能问答系统需要建立复杂的本体库和知识图

谱，因此需要进行大量的数据标注、实体识别和关系抽取等工作。

2.清洗难度大

需要清洗譬如语料、词汇等数据，然而这项工作耗时、耗费人

力物力大，在实践中令工作人员不堪重负。

三、基于知识图谱的智能问答系统应用案例

随着大数据和人工智能技术的不断发展，基于知识图谱的智能

问答系统正在被广泛地应用于各个领域中，如医疗、金融、文化

教育等。例如，医疗领域中利用基于知识图谱的智能问答系统，

可以帮助医生快速发现疾病、制定治疗计划，从而提高病患的生

存率。

四、结语

以知识图谱为核心的智能问答系统为人们提供了更加高效、准

确、便捷的智能化服务，确实对提高人们的生产力和生活质量起

到了至关重要的作用。但是，智能问答系统还存在很多挑战和问

题，值得我们共同探讨和解决，才能更好地推动智能化发展的进

程，造福人民。