中文知识库问答新方法：特征融合策略提升准确性

"段选中具有更高的灵活性，但召回率和准确性仍有提升空间。特征融合是近年来在许多NLP任务中取得显著效果的一种技术，它能够整合不同层面的特征信息，从而提高模型的表达能力和解决问题的能力。 2. 提出的方法 本文提出的方法以特征融合为核心，通过将mention识别、实体链接、问句分类、路径生成、路径排序和答案检索等多个步骤中的特征进行有效结合，提高了KBQA的性能。首先，mention识别用于识别问句中的关键实体和概念；实体链接则将这些mention与知识库中的实体对应起来。接着，问句分类帮助理解问题的类型，如是事实查询还是比较查询等。路径生成根据问句结构生成可能的查询路径，而路径排序则是通过对这些路径的语义相似度打分，找出与问句最匹配的路径。最后，答案检索从排序后的路径中提取出最终答案。 3. 特征融合策略 特征融合策略是本文的关键创新点。这包括了浅层特征，如词级别、短语级别的统计特征，以及深层特征，如语义角色标注、依存关系分析、句法树结构等。这些特征在不同的步骤中被提取并融合，形成更丰富的表示，使得模型能更好地理解和处理复杂的语境和语义结构。 4. 实验结果与分析 在CCKS2020CKBQA测试集上，本文方法取得了86.078%的F1值，显示出显著的性能提升。实验结果证明了特征融合策略的有效性，尤其是在提升答案召回率和准确率方面。 5. 结论与展望 基于特征融合的中文知识库问答方法展示了在处理复杂语义关系时的强大潜力。未来的研究可以进一步探索更高级别的特征融合，比如引入预训练语言模型的上下文表示，或者结合图神经网络来捕获实体和关系之间的复杂交互。此外，优化路径排序算法以提高效率也是重要的研究方向。 关键词：知识库问答，实体链接，路径排序，特征融合，语义解析，信息检索。"