基于層級池化序列匹配的知識圖譜復(fù)雜問答最優(yōu)查詢圖選擇方法

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摘 要： 在處理知識圖譜復(fù)雜問答任務(wù)時，傳統(tǒng)的查詢圖語義解析方法需要在排序階段對大量結(jié)構(gòu)復(fù)雜的候選查詢圖進行語義編碼，用以獲得各自多維特征表示。然而，在編碼過程中采用的全局最大或平均池化操作通常存在對代表性特征提取能力不足的問題。針對以上問題，提出一種基于層級池化序列匹配的最優(yōu)查詢圖選擇方法。在實現(xiàn)候選查詢圖的交互建模過程中，同時采用層級池化滑動窗口技術(shù)分層提取問句和查詢圖序列對的局部顯著性特征與全局語義特征，使得到的特征向量更好地用于候選查詢圖的語義匹配打分。（剩余23814字）