吴 锟,周夏冰,李正华,梁兴伟,陈文亮

(1.苏州大学 计算机科学与技术学院，江苏 苏州 215006；2.康佳集团股份有限公司，广东 深圳 518000)

0 引言

知识库问答(Knowledge Base Question Answering，KBQA)是一项具有挑战性的自然语言处理任务，需要根据给定的自然语言问句，通过检索结构化的知识库，返回事实性答案。国内外已经构建起多个成熟的开放域知识库，其中，面向英文的包括Freebase[1]，DBpedia[2]等，面向中文的包括Zhishi.me[3]，CNDBpedia[4]。知识库作为KBQA的知识来源，是由大量结构化的事实三元组(S，R，O)构成，例如，在三元组(<莫妮卡·贝鲁奇>，<代表作品>，<西西里的美丽传说>)中，<莫妮卡·贝鲁奇>被称为主语(Subject，S)，<代表作品>被称为关系(Relation，R)，<西西里的美丽传说>被称为宾语(Object，O)。

自然语言问句的结构多种多样，在知识库问答中，简单问句指根据单个三元组能被准确回答的问句[5]，如图1左图问句“莫妮卡·贝鲁奇的代表作？”，只需包含单个形如(<莫妮卡·贝鲁奇>，<代表作品>，？)的三元组就能被回答；而复杂问句则需要多个三元组，如图1右图问句“林徽因的丈夫的父亲是？”，需要两个三元组(<林徽因_(中国建筑师、诗人、作家)>，<丈夫>，<梁思成>)，(<梁思成>，<父亲>，<梁启超_(中国近代思想家、政治家、教育家)>)才能得到准确的答案。相比简单问句，复杂问句的形式复杂多变，如何对其进行区分和解答则十分具有挑战性。

图1 简单问句(左)和复杂问句(右)

Bordes等[6]将知识库问答的解决方法分为两种，一种是基于语义解析的方法[7-9]，另一种是基于信息检索的方法[6,10-12]。基于语义解析的方法把问句解析成由实体和关系构成的语法树，根据语法树生成查询语句获得最终答案。该方法需要大规模的形式语句的标注数据，并且经常存在句子语法结构和知识库中三元组结构不匹配的问题[13]。基于信息检索的方法则会先检索知识库获得答案对应的候选路径(图)，再计算其与问句间的语义相似度，最后输出最优路径(图)及最终答案。……