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ReTraCk:一种灵活高效的知识库问答框架

Feng Jiang Jian-Guang Lou Chin-Yew Lin Zhiwei Yu Qian Liu Shuang Chen

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。


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