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基于關(guān)系記憶與路徑信息的多跳知識圖譜問答算法

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摘要： 針對自然語言處理領(lǐng)域中不完整知識圖譜導(dǎo)致實(shí)體關(guān)聯(lián)膨脹， 進(jìn)而需進(jìn)行額外推理和推斷使答案的推導(dǎo)過程變得更復(fù)雜的問題， 提出一種結(jié)合關(guān)系記憶與路徑信息的知識圖譜問答算法RMP-KGQA. 該算法利用關(guān)系記憶網(wǎng)絡(luò)解決問題與知識圖譜映射空間不一致的問題， 利用其路徑信息豐富評分函數(shù)， 顯著提高了智能（剩余16300字）

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