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融合知识图谱和VR信息的自动问答技术研究

基于知识图谱和外部知识进行搜索是NLP的重要研究领域。论文开展融合知识图谱和外部信息的自动问答技术研究，选题具有理论与实用价值。

论文提出了基于预训练模型和知识重排序的检索模型，利用检索得到的种子实体集合对文本检索结果进行重排序，在效果上优于基线方法；提出了利用问题向量动态构建指令来在不同的时间步关注问题中不同的信息，并在此基础上融合补充文本信息，提出了基于异构图注意力网络的知识图谱问答模型，通过异构图卷积神经网络融合实体信息以及补充文本信息；设计实现了一个知识图谱问答原型系统，该系统由检索模块和问答模块构成，能够根据用户输入自然语言问题检索文本库中相关文本，然后根据候选答案子图推理得到答案。实验结果表明了所提方法的有效性和可行性。