基于ChineseBERT的中文知識圖譜問答方法

摘要： 為了解決中文文字字形繁雜和語義信息復雜導致問答性能不佳的問題，提出了一種名為ChineseBERT-KBQA的方法，利用中文預訓練語言模型ChineseBERT作為文本的語義嵌入層且融合了字形和拼音信息，從而提升傳統(tǒng)語義解析方法在實體提及識別和關(guān)系預測子任務(wù)上的性能。具體而言，提出的兩個模型分別是基于ChineseBERT-CRF的實體提及識別模型和基于ChineseBERT-...