基于Python的汽车知识图谱问答系统

目录

基于汽车知识图谱的汽车问答多轮对话系统

1 技术路线

2 实体识别与实体链接

2.1 实体识别

2.2 实体链接

3 关系识别

3.1 关系分类

3.2 简单关系匹配

3.3 复杂关系匹配

3.4 关系链接

4 sparql 查询

4.1 汽车品牌关系查询

4.2 汽车车系关系查询

4.3 汽车车型关系查询

4.4 复杂关系查询

本文档分为两部分一个是KBQA的整体技术路线，以及技术路线中各个模型的介绍。

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1 技术路线

该技术路线主要将KBQA分为三部分，实体识别与实体链接，关系识别，sparql查询，其中每个部分分为一到多种方法实现。

具体的处理流程图如下：

当用户输入一个句子之后，问答系统会从用户的句子中抽取对应的实体提及，然后根据抽取的实体提及通过实体链接映射到知识图谱中的实体。同时，系统也会从句子中识别到用户想要问的关系，然后结合实体和关系，即可使用sparql语言从知识图谱中查询得到对应的结果。