自动问答技术可以为用户提供快速且准确的信息检索和问题解答服务。然而，目前常见方法生成的答案存在不准确和不完整的问题，以及实体识别和关系抽取效果不准确，且答案不够自然。为此，提出基于反绎学习的自动问答方法，使用基于知识图谱的问答推理优化基于生成的问答，进一步从整体的反绎学习框架角度来优化实体识别和关系抽取方法，并将所提方法应用于《数据结构》课程的学习。结果表明，基于反绎学习的自动问答方法，可以改进基于生成的问答和基于知识图谱的问答两者的不足，提高问答系统的准确性。
科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
