Klyftan mellan ostrukturerat naturligt språk och strukturerad data gör det svårt att bygga ett system som stöder användning av naturligt språk för att fråga stora kunskapsgrafer. Många befintliga metoder konstruerar en strukturerad fråga för inmatningsfrågan baserad på en syntaktisk tolk. När inmatningsfrågan tolkas felaktigt skapas en falsk strukturerad fråga, vilket kan resultera i felaktiga eller ofullständiga svar. Problemet blir värre, särskilt när det gäller komplicerade frågor. I detta dokument föreslår vi en ny systematisk metod för att förstå frågor om naturligt språk genom att använda ett stort antal binära mallar snarare än semantiska parsers. Eftersom tillräckliga mallar är kritiska i förfarandet presenterar vi en lågkostnadsstrategi som kan bygga ett stort antal mallar automatiskt. För att minska sökutrymmet, vi noggrant utforma ett index för att underlätta online mall sönderdelning. Dessutom utformar vi effektiva strategier för att utföra de två-nivå disambigationer (dvs., enhet-nivå tvetydighet och struktur-nivå tvetydighet) genom att överväga frågan semantik. Omfattande experiment över flera riktmärken visar att vårt föreslagna tillvägagångssätt är effektivt eftersom det avsevärt överträffar de senaste metoderna både när det gäller precision och återkallande. Referensformat för PVLDB:
REF bryter ner frågor genom att använda ett stort antal trestegsmallar som extraheras genom fjärrövervakning.
Question Answering Over Knowledge Graphs: Question Understanding Via Template Decomposition
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}