【摘 要】
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基于知识库的问答（Question Answeringover Knowledge Base, KBQA）是问答系统的重要组成部分,要求计算机正确理解自然语言问题的语义,并从知识库中提取问题的答案.早期研究主要关注仅涉及到单个关系三元组的简单问答,近年来,随着以深度学习为代表的表示学习技术在简单问答任务的成功应用,研究重点逐渐转移到需要复杂推理能力的推理问答上.本文将对现有知识库问答的研究进展进行
【基金项目】
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国家重点研发计划项目（2017YFB1002101）； NSFC通用技术基础研究联合基金重点项目（U1736204）； 国家自然科学基金重点项目（61533018）～～；
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基于知识库的问答（Question Answeringover Knowledge Base, KBQA）是问答系统的重要组成部分,要求计算机正确理解自然语言问题的语义,并从知识库中提取问题的答案.早期研究主要关注仅涉及到单个关系三元组的简单问答,近年来,随着以深度学习为代表的表示学习技术在简单问答任务的成功应用,研究重点逐渐转移到需要复杂推理能力的推理问答上.本文将对现有知识库问答的研究进展进行综述,先总结简单问答和推理问答两类任务各自的问题和挑战,然后对近年来与知识库问答相关的数据集进行多维度的分析和比较,接下来对两类任务的代表性方法进行系统性归纳介绍并分析各类方法的优缺点,最后对未来的研究方向进行展望.
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