摘要
我们提出了一种名为检索-转换-校验（Retriever-Transducer-Checker，简称 ReTraCk）的神经语义解析框架，用于大规模知识库问答（KBQA）。ReTraCk 采用模块化设计，具有高度灵活性。该框架包含三个核心组件：检索器（retriever）用于高效获取相关知识库条目，转换器（transducer）用于生成具有语法正确性保障的逻辑形式，以及校验器（checker）用于优化转换过程。在 GrailQA 排行榜上，ReTraCk 在整体性能上位列第一，并在 WebQuestionsSP 这一典型基准测试中取得了极具竞争力的表现。此外，我们的系统能够实现与用户的实时交互，充分体现了所提出框架的高效性。