知识图谱问答系统：问题表示与关键技术探索

"这篇博士学位论文主要探讨了基于知识图谱的问答系统关键技术，涉及问题理解和表示、知识图谱问答系统的工作方式以及语义社团挖掘和短文本动词理解等核心内容。作者崔万云在汪卫教授的指导下，对这些问题进行了深入研究。" 在【标题】"以及如何将该问题表示-ppt设计思维"中，提到的问题表示是计算机科学中一个关键环节，特别是在知识图谱问答系统中。问题理解和表示涉及将用户提出的多样化问题转化为计算机可处理的形式，确保系统能识别出问题的语义并找到相应的答案。知识图谱中的关系多样且复杂，因此，问答系统需要能够处理不同形式的问题，并将它们归一化为相同的语义表示，同时区分不同意图的问题。 【描述】中进一步强调，知识图谱包含大量关系，每个关系可能对应着多种不同的提问方式。比如，两个询问檀香山市人口的问题，即使表达方式不同，其核心意图是一致的。因此，问题表示方法需要能够捕捉到这些语义上的关联，使得系统能有效地处理和回答问题。 【标签】"知识图谱问答"指出，此论文专注于利用知识图谱来实现问答系统。知识图谱问答系统是一种利用知识图谱的数据优势来提供准确答案的技术，它通常包括问题分析、搜索关键词生成、文章检索、段落抽取、答案抽取等步骤。论文中还讨论了基于信息检索的问答系统的不足，以及如何通过知识图谱来弥补这些不足。 论文的章节内容涵盖了问答系统的基本概念，如知识图谱的简介、其在问答系统中的优势，以及基于知识图谱的问答系统的工作原理。此外，论文还详细介绍了局部搜索的语义社团挖掘技术，这是处理和理解问题的关键技术之一，旨在高效地在大规模知识图谱中找到相关信息。最后，论文探讨了基于知识图谱的短文本动词理解，这是理解用户问题意图的重要方面。 这篇博士学位论文深入研究了如何构建和优化基于知识图谱的问答系统，特别是关注了问题表示、语义理解和搜索策略等方面，为提升知识图谱问答系统的性能提供了理论和技术支持。