基于ChineseBERT的中文知識(shí)圖譜問(wèn)答方法
科學(xué)技術(shù)與工程
頁(yè)數(shù)： 10 2024-08-18
摘要： 為了解決中文文字字形繁雜和語(yǔ)義信息復(fù)雜導(dǎo)致問(wèn)答性能不佳的問(wèn)題，提出了一種名為ChineseBERT-KBQA的方法，利用中文預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型ChineseBERT作為文本的語(yǔ)義嵌入層且融合了字形和拼音信息，從而提升傳統(tǒng)語(yǔ)義解析方法在實(shí)體提及識(shí)別和關(guān)系預(yù)測(cè)子任務(wù)上的性能。具體而言，提出的兩個(gè)模型分別是基于ChineseBERT-CRF的實(shí)體提及識(shí)別模型和基于ChineseBERT-... （共10頁(yè)）
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