知识图谱构建与问答系统的创新方法

### 知识图谱构建与问答系统的创新方法 在当今信息爆炸的时代，知识图谱和问答系统在各个领域都发挥着重要作用。知识图谱能够整合不同来源的数据，构建出结构化的知识网络，而问答系统则可以利用这些知识为用户提供准确的答案。下面将介绍两种相关的创新方法，一是基于Seq2seq的知识库问答（KBQA）方法，二是利用生物概念互联本体（IOBC）构建跨生命科学子领域知识图谱的方法。 #### 基于Seq2seq的知识库问答方法 在知识库问答中，准确识别问题类型是提高问答性能的关键。基于Seq2seq的方法通过将问题类型识别转化为机器翻译问题，为解决这一难题提供了新的思路。 - **命名实体和关键词转换标签** 为了更好地处理问题中的命名实体和关键词，定义了相应的转换标签，如下表所示： | 问题中的词 | 标签 | | --- | --- | | 人物命名实体 | P | | 电影命名实体 | M | | 电影类型关键词 | C | - **模型准确率对比** 通过实验对比了不同模型的准确率： - **Seq2seq模型与带注意力机制的Seq2seq模型对比** | 模型 | 正确数量 | 准确率 | | --- | --- | --- | | Seq2seq | 88 | 88% | | Seq2seq - Attention | 98 | 98% | - **模板匹配方法与NER - Seq2seq - Attention - Template模型对比** | 模型 | 正确数量 | 准确率 | | --- | --- | --- | | 模板匹配 | 73 | 73% | | NER - Seq2seq - Attention - Template | 100 | 100% | 从这些对比结果可以看出，带注意力机制的Seq2seq模型以及NER - Seq2seq - Attention - Template模型在准确率上有明显优势。基于Seq2seq的方法能够克服基于依赖树方法在处理词典外词汇（可能的实体）时的局限性，并且支持基于多分类的多种问题类型，为知识库问答中的问题类型识别提供了一种有效的替代方法。 #### 利用IOBC构建跨生命科学子领域知识图谱的方法 在生命科学领域，数据分散在不同的子领域中，如何整合这些数据构建跨子领域的知识图谱是一个重要的挑战。IOBC为解决这一问题提供了有效的工具。 ##### IOBC概述 IOBC包含约80,000个生物概念，如生物过程、疾病、分子功能、基因产物、化学物质和药物等，以及约20,000个相关概念，如基础化学。每个概念都有英文和日文标签，并且可以通过BioPortal网站进行查看和下载，同时还提供了SPARQL端点。 IOBC从“JST词库”发展而来，最初“JST词库”的概念间关系类型除了skos:broader和skos:narrower外，只有skos:related（RT）。为了更精确地描述复杂的生物关系，生命科学专家和本体论者对RT进行了子类划分，使得IOBC拥有35种关系，如“has function”、“has role”、“has quality”、“precedes”和“is participant in”等，并且定义了约16,000个这样的关系。 通过实施Lexical OWL Ontology Matcher（LOOM）算法，将IOBC概念与其他数据源（如化学化合物RDF：NikkajiRDF）进行标签匹配。在IOBC和NikkajiRDF的案例中，有10,576个NikkajiRDF的化学物质被整合到IOBC中。利用IOBC的本体结构，可以推断出5,038个扩展化学物质在至少432种生物和化学功能、角色以及生物现象中的化学参与信息。 此外，通过SPARQL搜索从IOBC开发知识图谱，并尝试从这些知识图谱中发现与疾病相关的基因产物和化学化合物。重点关注先前生物现象（如血小板聚集）与后续疾病（如血栓栓塞）之间的关系，这些关系在知识图谱中用“precedes [xkos:precedes]”属性描述。 ##### 构建知识图谱的步骤 利用IOBC构建知识图谱的方法包括以下五个步骤： 1. **选择能够连接不同子领域的概念** 数据跨子领域整合的一个重要目的是找到几个概念之间有意义关系的候选者，如化合物与疾病、疾病与环境之间的关系。用户可以通过浏览IOBC的类层次结构和/或对类进行关键词搜索来选择这些概念。例如，如果用户想要构建解释化合物对疾病影响的知识图谱，可以选择“化合物”和“疾病”这两个概念。 2. **获取所选概念之间的关系** 通过检索IOBC来获取上一步所选概念之间的关系。由于IOBC旨在提供连接不同子领域的代表性关系，而不是所有概念的详尽和详细关系，因此在获取关系时需要考虑更广泛的概念。具体来说，使用所选概念的子类来检索它们之间的关系。以下是获取两个概念con1和con