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摘要
知识图谱问题生成任务是从给定的知识图谱中生成与其相关的问题。目前，知识图谱问题生成模型主要使用基于RNN或Transformer对知识图谱子图进行编码，但这种方式丢失了显式的图结构化信息，在解码器中忽视了局部信息对节点的重要性。该文提出用迭代信息传递图编码器来编码子图，获取子图显式的图结构化信息，此外，该文采用滑动窗口层次注意力机制学习子图局部信息对节点的重要度。从WebQuestions和PathQuestions数据集上的实验结果看，该文提出的模型比KTG模型在BLEU-4指标上分别高出2.16和15.44,证明了该模型的有效性。
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