基于知识图谱的问答系统中基于语义解析的分类方法由谁提出，核心思想是什么，重要有哪几种？

基于知识图谱的问答系统中基于语义解析的分类方法是由斯坦福大学的研究者提出的，核心思想是将自然语言问题转换成语义表示形式，并在知识图谱中进行查询，最后输出答案。

其中比较重要的分类方法有：

1.基于模板的方法：将问题分为若干个类别，每个类别对应一个模板，根据模板匹配问题并生成答案。

2.基于规则的方法：利用语法和语义规则对问题进行分析和解析，从而生成相应的查询语句。

3.基于机器学习的方法：通过训练模型，将问题转化为向量空间模型，再利用分类器进行分类，最终输出答案。

4.基于深度学习的方法：利用深度神经网络对问题进行分析和理解，从而生成相应的查询语句和答案。