基于LSTM的大规模知识库自动问答

摘要

针对大规模知识库问答的特点,构建一个包含3个主要步骤的问答系统:问句中的命名实体识别、问句与属性的映射和答案选择。采用别名词典结合LSTM语言模型进行命名实体识别,使用双向LSTM模型结合两种不同的注意力机制进行属性映射,最后综合前两步的结果进行实体消歧和答案选择。该系统在NLPCC-ICCPOL 2016 KBQA任务提供的数据集上的平均F1值为0.8106,接近评测的最好水平。