PULLNET：迭代构造子图以提高KG-QA任务的复杂问题回答性能

引言

知识图谱（KG）是一种结构化的数据存储方式，可以用来表示实体、属性和关系之间的关联。KG已被广泛用于各种各样的任务，包括问答、推荐系统和药物发现。

问答是KG的一项重要任务，旨在从KG中提取信息以回答用户的问题。传统的问答方法通常使用规则或模式来匹配问题和知识图谱中的实体和关系。然而，这些方法对于回答复杂的问题往往效果不佳，因为它们无法有效地处理问题中的多跳推理和不确定性。

为了解决这个问题，近年来提出了许多新的KG问答方法。这些方法通常使用神经网络来学习问题的表示和答案的生成。然而，这些方法通常需要大量的数据来训练，而且对于回答复杂的问题往往效果不佳。

PullNet

PullNet是一种新颖的KG问答方法，通过迭代地构建问题相关的子图来回答复杂的问题。该方法将知识图谱与语料库结合起来，使用图卷积神经网络在子图中进行推理，以获得问题的答案。

PullNet的具体步骤如下：

1. 问题表示 。首先，将问题表示为一个向量。可以使用各种方法来表示问题，例如词嵌入或句法解析树。
2. 子图构建 。然后，使用问题表示来构建一个与问题相关的子图。子图可以从知识图谱中提取，也可以从语料库中提取。
3. 图卷积神经网络推理 。接下来，使用图卷积神经网络在子图中进行推理。图卷积神经网络可以学习子图中的结构信息和语义信息，并根据这些信息生成答案。
4. 答案生成 。最后，根据图卷积神经网络的输出生成答案。答案可以是实体、关系或文本。

PullNet的优点

PullNet具有以下优点：

• 有效性 。PullNet在多个数据集上进行了评估，结果表明它能够有效地提高复杂问题回答的准确性。
• 鲁棒性 。PullNet对于数据噪声和不确定性具有较强的鲁棒性。
• 可解释性 。PullNet能够生成可解释的答案，这有助于用户理解答案的来源和推理过程。

PullNet的应用

PullNet可以用于各种各样的应用，包括：

• 问答系统 。PullNet可以用于构建问答系统，回答用户提出的复杂问题。
• 推荐系统 。PullNet可以用于构建推荐系统，根据用户的兴趣和偏好推荐物品。
• 药物发现 。PullNet可以用于构建药物发现系统，发现新的药物靶点和药物候选物。

总结

PullNet是一种新颖的KG问答方法，通过迭代地构建问题相关的子图来回答复杂的问题。该方法将知识图谱与语料库结合起来，使用图卷积神经网络在子图中进行推理，以获得问题的答案。PullNet在多个数据集上进行了评估，结果表明它能够有效地提高复杂问题回答的准确性。