卢 琪，潘志松，谢 钧

中国人民解放军陆军工程大学 指挥控制工程学院，南京 210000

知识图谱以节点和边来表示真实世界中存在的各种实体及其之间的关系，最早于2012年由谷歌提出，起初用于提高搜索引擎智能化搜索能力，如今各公司，如微软Bing、搜狗知立方、百度知心等，都构建了自己的知识图谱。而随着Freebase、DBpedia、YAGO等大规模开源知识图谱的诞生，知识图谱相关的研究和应用在多个领域飞速发展[1]，知识图谱问答（Question Answering over Knowledge Graph，KGQA）便是研究热点之一。

近年来智能问答取得了极大的发展，很多智能问答系统走进了人们的生活，为人们带来了很大的便利。苹果公司研发的智能语音助手Siri不仅能智能问答还可以对手机进行语音控制等操作。之后各大公司也推出了自己的语音助手或者问答系统，如微软开发了Windows上的语音助手微软小娜Cortana，百度推出了自己的人工智能助手小度，腾讯开发的聊天机器人QQ小冰等。根据数据的来源可以把智能问答分为三类：（1）基于知识库问答，也称为知识图谱问答，即直接从构建好的结构化知识库中检索答案；（2）基于文本问答，也称为机器阅读理解式（Machine Reading Comprehension，MRC）问答，每个问题对应若干篇非结构化文本数据，从文本数据中检索和抽取答案；（3）基于社区的问答，用户生成的问答对组成了社区问答的数据，例如百度知道、搜狗问答、知乎等论坛。随着知识图谱的发展，知识图谱问答有了越来越重要的现实意义。

知识图谱问答任务形式定义为：给定一个包含若干三元组的知识图谱G和一个自然语言问题q，要求根据知识图谱正确回答问题。……