利用上下文增强常识问答的知识图谱融合

本文档《Fusing Context Into Knowledge Graph for Commonsense Question》发表在2021年ACL-IJCNLP会议上，由Yichong Xu、Chenguang Zhu等人代表微软认知服务研究团队撰写。研究关注于解决常识性问题回答中的挑战，即如何更好地将语言模型与知识图谱（KG）融合，以便更精确地理解和应用知识。 在传统的常识性问题回答方法中，语言模型通常与知识图谱相结合，利用其丰富的结构信息来辅助解答。然而，知识图谱的一个局限是缺乏上下文，这在没有足够标注数据的情况下，可能导致理解上的偏差。为了弥补这一差距，作者提出了一种新的策略，即引入外部实体描述来提供额外的上下文信息。他们从维基百科（Wiktionary）等资源中获取相关概念的描述，并将其作为预训练阶段的输入，以增强模型对知识的理解。 具体来说，这项工作旨在通过以下步骤改善知识融合： 1. **概念描述收集**：从维基词典等权威来源获取实体的定义和相关背景信息，这些描述提供了关于概念含义和用法的上下文。 2. **数据增强**：将这些描述作为额外输入，融入到知识图谱表示学习过程中，帮助模型理解实体之间的语境关系，增强对实体含义的理解。 3. **模型训练**：在训练语言模型时，通过结合结构化的知识图谱和文本描述，提升模型在处理常识性问题时的准确性和深度理解。 4. **效果评估**：通过实验验证，这种方法能够有效地提高模型在面对缺乏明确标注数据的情况下，对常识问题的回答能力，从而缩小了语言模型与知识图谱之间的理解鸿沟。 5. **潜在应用**：研究成果对于构建更智能的对话系统、问答系统以及AI助手具有重要意义，尤其是在需要推理和理解复杂情境的场景中。 这篇论文提出了一种创新的方法，旨在通过结合外部上下文信息，提升知识图谱在常识性问题回答中的表现，为跨模态知识融合和自然语言处理领域的研究提供了有价值的新视角。