知识图谱与问答系统的关键挑战

"刘康在2015年6月27日的‘知识图谱讨论会’中，探讨了知识图谱在问答系统中的应用及其面临的挑战，主要涉及知识库问答的关键问题，包括问句语义的形式化表示、解析、大规模知识库的处理以及多知识库的扩展等。” 在知识图谱的应用中，问答系统被视作下一代搜索引擎的基础形态。问答系统通常分为三类：基于关键词匹配和信息抽取的IR-based QA，依赖于网民贡献的Community QA，以及基于知识库的KB-based QA。其中，KB-based QA利用知识库如关系数据库或知识图谱来提供更准确的答案。 知识库问答的关键问题主要包括以下几个方面： 1. 问句语义的形式化表示：如何将自然语言问句转换成机器可理解的形式，例如SQL、SPARQL、Prolog或FunQL等结构化查询语言。例如，对于“姚明的老婆出生在哪里？”这个问题，可以形式化为Lambda演算表达式λx.配偶(姚明，y)Λ出生地(y,x)，这表示寻找满足姚明配偶关系的实体y，再找出y的出生地x。 2. 问句语义解析：如何解析自然语言问句，提取关键信息并构建结构化查询。这需要解决词汇的多义性、语法的复杂性和问句的多样性等问题，以确保正确理解用户意图。 3. 扩展到大规模知识库：随着知识库规模的增长，如何有效地存储、检索和处理海量数据成为挑战。这涉及到高效的数据索引、查询优化以及知识的更新和维护策略。 4. 扩展到多知识库：实际应用场景中，往往需要整合多个知识源。如何跨知识库进行问答，解决不同知识库之间的数据不一致性、冗余和冲突问题，是另一个重要议题。 此外，刘康的讨论还可能涵盖了知识图谱的构建、知识表示、知识抽取、知识验证、推理算法等方面。知识图谱通过实体、关系三元组（实体1，关系，实体2）的形式组织信息，有助于提升问答系统的理解能力和答案质量。在处理复杂查询，如“哪些软件是由美国加利福尼亚州创立的组织开发的？”时，知识图谱的能力尤为关键，它可以关联和链接不同的实体和属性，提供全面且准确的回答。 知识图谱的发展推动了问答系统从传统的关键词匹配向深度语义理解转变，但同时也面临着如何有效处理大量数据和复杂查询的挑战。刘康的讨论为这些问题提供了深入的思考和可能的解决方案。