融合大模型微调与图神经网络的知识图谱问答

摘要： 传统知识图谱问答系统在处理自然语言问句时，常因语义解析不精确而导致错误。为解决这一问题，提出一种融合大模型微调和图神经网络的知识图谱问答方法。收集问题并定义问题的逻辑形式；利用大型预训练语言模型的强大语义解析能力，通过对问题及其对应逻辑形式构成的问答对进行微调，提升问题解析的精度；采用模糊集方法增强微调后的逻辑形式，提高其检索精度；利用图神经网络对这些逻辑形式进行关系投影和逻辑... （共11页）