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�text�2�
�网络模型(neural
tensor networks)进行关系推理， 在wordNet和FreeBase等开放本体库上对未知关
系进行推理的准确率分别达到86．2％和90．o％．
Path
Ranking算法的基本思想是将知识图谱 视为图(以实体为节点，以关系或属性为边)，从源节
点开始，在图上执行随机游走，如果能够通过一个路
径到达目标节点，则推测源和目的节点间可能存在
关系．例如假设2个节点(X，y)共有1个孩子Z，即
存在路径x』竺兰生z』竺：兰y，据此推测x和y
之问可能存在MarriedTo关系n
8I． 开放域信息抽取技术极大地拓展了知识图谱的
知识来源，知识库内容的极大丰富为知识推理技术
万方数据(g
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.知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf(i
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�+text�*2�*
�*刘
峤等：知识图谱构建技术综述 的发展提供了新的机遇和挑战，现有的知识推理技
术已经明显滞后于需求．由于推理得到的知识准确
性低、冗余度高，因此在将其加入到知识库之前，通
常需要进行可证明性检查、矛盾性检查、冗余性检查
以及独立性检查，以确保推理的知识加入知识库后
不会产生矛盾和冗余“”：．在实际应用中，知识库的
构建者为保证知识库应用的时效性，通常仅保留部
分与业务密切相关的知识，而放弃其他推理结果．
此外，跨知识库的知识推理也是大趋势，同时也
带来新的挑战，已经有部分学者开始关注这一问题．
例如卢道设等人No一通过对描述逻辑的表现形式进
行扩展，提出了一种基于组合描述逻辑的Tableau
算法，基于概念的相似性对不同领域的概念进行关
联．实验结果表明，基于组合描述逻辑的推理方法可
以利用不同知识库中的已有知识进行推理，该成果
为跨知识库的知识推理方法研究提供了新的思路．
2．3．3
质量评估 质量评估也是知识库构建技术的重要组成部
分．1)受现有技术水平的限制，采用开放域信息抽取
技术得到的知识元素有可能存在错误(如实体识别
错误、关系抽取错误等)，经过知识推理得到的知识
的质量同样也是没有保障的，因此在将其加入知识
库之前，需要有一个质量评估的过程；2)随着开放关
联数据项目的推进，各子项目所产生的知识库产品
间的质量差异也在增大。数据间的冲突日益增多。如
何对其质量进行评估，对于全局知识图谱的构建起
着重要的作用．引入质量评估的意义在于：可以对知
识的可信度进行量化，通过舍弃置信度较低的知识，
可以保障知识库的质量．
为解决知识库之间的冲突问题，Mendes等
人一n在I。DIF框架基础上提出了一种新的质量评
估方法(Sieve方法)。支持用户根据自身业务需求灵
活定义质量评估函数，也可以对多种评估方法的结
果进行综合考评以确定知识的最终质量评分．
在对REVERB系统的信息抽取质量进行评估
时，Fader等人。21j采用人工标注方式对1
000个句子 中的实体关系三元组进行了标注，并以此作为训练
集，得到了一个逻辑斯蒂回归模型，用于对REVERB
系统的信息抽取结果计算置信度．
谷歌的Knowledge
Vault项目从全网范围内抽 取结构化的数据信息。并根据某一数据信息在整个
抽取过程中抽取到的频率对该数据信息的可信度进
行评分，然后利用从可信知识库Freebase中得到先
验知识对先前的可信度信息进行修正，实验结果表
明，这一方法可以有效降低对数据信息正误判断的
不确定性，提高知识图谱中知识的质量_11．
对于用户贡献的结构化知识的评估，与通过信
息抽取获得的知识评估方法稍有不同．谷歌提出了
一种依据用户的贡献历史和领域，以及问题的难易
程度进行自动评估用户贡献知识质量的方法．用户
提交知识后，该方法可以立刻计算出知识的可信度．
使用该方法对大规模的用户贡献知识的评估准确率
达到了91％，召回率达到了80％。一一．
2．4知识更新
人类所拥有的信息和知识量都是时间的单调递
增函数，因此知识图谱的内容也需要与时俱进，其构
建过程是一个不断迭代更新的过程．
从逻辑上看，知识库的更新包括概念层的更新
和数据层的更新．概念层的更新是指新增数据后获
得了新的概念，需要自动将新的概念添加到知识库
的概念层中．数据层的更新主要是新增或更新实体、
关系和属性值，对数据层进行更新需要考虑数据源
的可靠性、数据的一致性(是否存在矛盾或冗余等问
题)等多方面因素．当前流行的方法是选择百科类网
站等可靠数据源，并选择在各数据源中出现频率高
的事实和属性加入知识库．知识的更新也可以采用
众包的模式(如Freebase)，而对于概念层的更新，则
需要借助专业团队进行人工审核．
知识图谱的内容更新有2种方式：数据驱动下
的全面更新和增量更新．所谓全面更新是指以更新
后的全部数据为输入，从零开始构建知识图谱．这种
方式比较简单，但资源消耗大，而且需要耗费大量人
力资源进行系统维护；而增量更新，则是以当前新增
数据为输入，向现有知识图谱中添加新增知识．这种
方式资源消耗小，但目前仍需要大量人工干预(定义
规则等)，因此实施起来十分困难日引．
3跨语言知识图谱的构建
随着英文知识图谱技术的快速发展，各语种的
知识库建设也处在快速发展变化当中，跨语言知识
图谱的构建技术也因此成为该领域的研究热点．对
我国学者而言，更应发挥我们在中文信息处理方面
的天然优势，面对挑战和机遇，做出应有的贡献．
研究构建跨语言知识图谱的意义在于：1)由于
各语种知识分布不均匀，对其进行融合可以有效地
弥补单语种知识库的不足；2)可以充分利用多语种
在知识表达方式上的互补性，增加知识的覆盖率和
万方数据(g
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�*text�)2�)
�)计算机研究与发展2016，53(3)
共享度；3)构建跨语言知识图谱可以比较不同语言
对同一知识的表述，进而达到过滤错误信息，更新过
时信息的目的．因此需要在多个语种问实现知识的
融合，构建多语种知识问的映射关系．
跨语言知识图谱可以应用于跨语言的信息检
索、机器翻译以及跨语言知识问答等．由于其广泛的
应用前景，跨语言知识图谱的构建正得到学术界及
业界的广泛重视．构建跨语言的知识图谱需要处理
好3个关键问题：1)跨语言本体的构建；2)跨语言知
识抽取；3)跨语言知识链接．其中，跨语言本体的构
建可以参照2．3．1节介绍的本体构建方法，分别建
立各语种的本体库，此处不再赘述．
3．1跨语言知识抽取
由于不同语种间的知识分布存在不均衡性，将
多语种知识进行融合可以有效地弥补单语种知识的
不足，因此跨语言的知识抽取研究日益受到国内外
重视，例如欧盟的Xlike项目和我国的XLore项目
等．Xlike项目是由欧盟发起的框架项目，目的是对
散布在世界各国主流媒体上的知识进行整合，实现
跨语言的信息发布、媒体监督和商业智能服务，重点
研究英、德、西、中、印等世界主流语言的跨语言知识
抽取技术．XI。ore项目是清华大学构建的基于中英
文的跨语言知识图谱，其中文知识源包括百度百科、
互动百科以及中文维基百科，英文知识源为英文维
基百科，该项目实现了跨语言知识图谱的构建，并能
够提供中英文知识问答服务_…．
跨语言知识抽取的主要思路是借助于丰富的源
语种知识自动化抽取缺失的目标语种知识．例如
Nguye等人[7刈采用基于翻译的跨语言知识抽取模
型，该模型首先通过跨语言知识链接和属性对齐的
方式将目标语种的相关内容映射到源语种知识库中
所对应的内容，然后将相关知识翻译为目标语种，从
而实现跨语言的知识抽取．这种方法的主要问题在
于：1)受到不同语种间等价对象的数量以及源语种
知识库中结构化信息(信息框)数量的限制；2)知识
抽取的质量直接受机器翻译的质量限制．
针对跨语言知识抽取中存在的主题迁移和翻译
错误问题，wang等人’7朝提出了一种基于迁移学习
的跨语言知识抽取框架(wil【iCiKE)，该框架利用源
语种知识库中丰富的无结构文本信息以及结构化信
息，提高了目标语种知识库中信息抽取的数量和质
量．通过与单语种知识抽取模型和基于翻译的跨语
言知识抽取模型进行实验比较，wikiCiKE模型在4
种典型属性信息(职业、国籍、母亲、故乡)上的信息抽
取准确率和召回率分别提升了12．65％和12．47％，
明显优于前2种抽取模型．
3．2跨语言知识链接
知识链接是构建跨语言知识图谱需要解决的关
键问题之一，其主要思想是将不同语言表示的相同
知识链接起来，包括模式层的链接和数据层的链接．
模式层链接的核心是本体映射(对齐)，其内涵
是如果2个本体问如果存在语义上的概念关联，则
通过语义关联实现二者之间的映射，本体映射的目
的是实现知识的共享和重用．例如在合并2个本体
知识库时，由于各自建立的依据不同，以及本体所对
应的实例对象的个体丰富性，本体间的冲突在所难
免，因此需要首先建立本体间的映射关系，然后再对
知识图谱的数据层进行合并．当前主要研究的是单
语种本体之间的映射，跨语言本体映射(cross—
lingual
ontology mapping或alignment)的研究还处 于起步阶段．
跨语言本体映射研究的目标是实现不同语言的
本体库之间的本体映射，当前主流的做法是使用翻
译工具将其中一种语言的本体库翻译成另外一种语
言，从而将跨语种本体映射问题转化为单语种本体
映射问题．例如Fu等人一61提出S()C()M方法分为
3个阶段：1)将其他语言的本体翻译成目标语言的
本体(称为rendering)；2)执行单语言的实体对齐操
作(称为matching)；3)对映射的结果进行评估(称
为matching
audit)，接受置信度高的映射结果． wang等人阿列提出了基于链接因子图模型的跨
语言知识链接方法，根据本体的出链相似度、入链相
似度、开放分类相似度以及作者兴趣相似度进行本
体映射，实验表明该方法在多语维基百科上的预测
准确率达到85．8％，召回率达到88．1％．同时，使用
该模型可以在英文维基百科和中文百度百科中找到
202
141组跨语言知识对． 基于链接相似度方法的准确性主要依赖于链接
的结构和数量，使得一次发现的链接数量有限，会导
致跨语言知识链接不准确．针对该问题，wang等
人f7引进一步提出了基于语义标注的增量式跨语言
知识链接方法．1)利用少量的跨语言知识链接对，以
及一些知识库内部链接作为种子；2)使用语义标注
的方法丰富知识库内部链接；3)使用回归模型计算
不同特征的权重，预测新的跨语言的知识链接，语义(g
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Bfilename220
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�text�2�
�的结构和数量，使得一次发现的链接数量有限，会导
致跨语言知识链接不准确．针对该问题，wang等
人f7引进一步提出了基于语义标注的增量式跨语言
知识链接方法．1)利用少量的跨语言知识链接对，以
及一些知识库内部链接作为种子；2)使用语义标注
的方法丰富知识库内部链接；3)使用回归模型计算
不同特征的权重，预测新的跨语言的知识链接，语义
标注和知识链接预测结果相互迭代，不断增强．该方
法在中英文维基百科数据集上有效提高了跨语言知
识链接对的识别数量和质量．
万方数据(g
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Bfilename220
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峤等：知识图谱构建技术综述 4知识图谱的应用
通过知识图谱，不仅可以将互联网的信息表达
成更接近人类认知世界的形式，而且提供了一种更
好的组织、管理和利用海量信息的方式．目前知识图
谱技术主要用于智能语义搜索、移动个人助理(如
(；0091e
Now。Apple Siri等)以及深度问答系统(如 IBM
watson，wolfram Alpha等)。支撑这些应用的 核心技术正是知识图谱技术．
在智能语义搜索应用中，当用户发起查询时，搜
索引擎会借助知识图谱的帮助对用户查询的关键字
进行解析和推理，进而将其映射到知识图谱中的一
个或一组概念之上，然后根据知识图谱中的概念层
次结构，向用户返回图形化的知识结构(其中包含指
向资源页面的超链接信息)，这就是我们在谷歌和百
度的搜索结果中看到的知识卡片．
在深度问答应用中，系统同样会首先在知识图
谱的帮助下对用户使用自然语言提出的问题进行语
义分析和语法分析，进而将其转化成结构化形式的
查询语句，然后在知识图谱中查询答案．对知识图谱
的查询通常采用基于图的查询语句(如SPARQI．)，
在查询过程中，通常会基于知识图谱对查询语句进
行多次等价变换．例如，如果用户提问：“如何判断是
否感染了埃博拉病毒?”，则该查询有可能被等价变
换成“感染埃博拉病毒的症状有哪些?”，然后再进行
推理变换，最终形成等价的三元组查询语句，如(埃
博拉，症状，?)和(埃博拉，征兆，?)等，据此进行知识
图谱查询得到答案．深度问答应用经常会遇到知识
库中没有现成答案的情况，对此可以采用知识推理
技术给出答案(参见2．4节)．如果由于知识库不完
善而无法通过推理解答用户的问题，深度问答系统
还可以利用搜索引擎向用户反馈搜索结果，同时根
据搜索的结果更新知识库。从而为回答后续的提问
提前做m准备．
基于知识图谱的问答系统大致可以分为2类：
基于信息检索的问答系统和基于语义分析的问答系
统．其中，前者的主要代表是Jacana
Freebase系统∞ 和华盛顿大学的Paralex系统4；后者的主要代表是
斯坦福大学的SEMPRE系统》，分别介绍如下：
1)基于信息检索的问答系统的基本思路是首
①https：／，code．google．com／p／jacana
②http：／，knowltall．cs．washingt。n．edu／paralex
③http：／／www—nlp．stanford．edu／s。ftware
先将问题转变为一个基于知识库的结构化查询，从
知识库中抽取与问题中实体相关的信息来生成多个
候选答案，然后再从候选答案中识别出正确答案．
Yao等人_7”j基于Freebase知识库，对于一个给定的
问题首先识别其中的疑问词、问题焦点词(暗示答案
的类型)、问题主题词(知识库中的节点，即实体)；识
别问题中表示关系的词，并将关系词映射成
Freebase中的关系谓词；根据问题主题词在
Freebase知识库找到对应的节点和其相关的其他节
点，以相关节点作为候选答案，遍历所有相关节点的
属性和关系类型；从相关节点中识别出与关系词对
应的节点作为答案．Berant等人邓明基于Freebase
知识库，将给定问题转化为多个逻辑形式(109ic
form)；根据抽取出的逻辑形式依据某种模式产生
相对应的问题；计算产生的问题与原来输入问题的
相似度．
2)基于语义分析的问答系统的基本思路是首
先通过语义分析正确理解问题的含义，然后将问题
转变为知识库的精确查询，直接找到正确答案．
Fader等人』门基于Freebase和Probase知识库，首
先将给定的问题分解成小的问题，然后逐一进行解
答，最后将答案合并．Berant等人”?一基于Freebase
知识库，对于给定的问题，首先利用对齐规则将问题
中实体、关系词、疑问词映射成知识库中的实体与关
系谓词，然后将相邻的实体，关系谓词进行桥接，由
此产生新的谓词，最后将问题中的所有谓词取交集
形成一个精确的查询语句，再直接利用该查询得到
答案．
5问题与挑战
知识图谱是一个新概念，从2012年提出到现在
不过2年时间，然而通过对知识图谱构建技术体系
进行深入观察和分析，可以看出它事实上是建立在
多个学科领域研究成果基础之上的一门实用技术，
堪称是信息检索(information
retrieval)、自然语言 处理(natural
language processing)、万维网 (wWW)和人工智能(artificial
intell遮ence)等领域 交汇处的理论研究热点和应用技术集大成者．
虽然谷歌的Knowledge
Vault和微软的Satori 等项目已经部分揭示出知识图谱技术的魅力和前景，
万方数据(g
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Bfilename220
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�%计算机研究与发展2016，53(3)
但通过以上分析不难看出，在知识图谱构建的各关
键环节都面临着一些巨大的困难和挑战．
1)在信息抽取环节，面向开放域的信息抽取方
法研究还处于起步阶段，部分研究成果虽然在特定
(语种、领域、主题等)数据集上取得了较好的结果，
但普遍存在算法准确性和召回率低、限制条件多、扩
展性不好的问题．因此，要想建成面向全球的知识图
谱，第1个挑战来自开放域信息抽取，主要的问题包
括实体抽取、关系抽取以及属性抽取．其中，多语种、
开放领域的纯文本信息抽取问题是当前面临的重要
挑战．
2)在知识融合环节，如何实现准确的实体链接
是一个主要挑战．虽然关于实体消歧和共指消解技
术的研究已经有很长的历史，然而迄今为止所取得
的研究成果距离实际应用还有很大距离．主要的研
究问题包括开放域条件下的实体消歧、共指消解、外
部知识库融合和关系数据库知识融合等问题．当前
受到学术界普遍关注的问题是如何在上下文信息受
限(短文本、跨语境、跨领域等)条件下，准确地将从
文本中抽取得到的实体正确链接到知识库中对应的
实体．
3)知识加工是最具特色的知识图谱技术，同时
也是该领域最大的挑战之所在．主要的研究问题包
括：本体的自动构建、知识推理技术、知识质量评估
手段以及推理技术的应用．目前，本体构建问题的研
究焦点是聚类问题，对知识质量评估问题的研究则
主要关注建立完善的质量评估技术标准和指标体
系．知识推理的方法和应用研究是当前该领域最为
困难，同时也是最为吸引人的问题，需要突破现有技
术和思维方式的限制，知识推理技术的创新也将对
知识图谱的应用产生深远影响．
4)在知识更新环节，增量更新技术是未来的发
展方向，然而现有的知识更新技术严重依赖人丁干
预．可以预见随着知识图谱的不断积累，依靠人工制
定更新规则和逐条检视的旧模式将会逐步降低比
重，自动化程度将不断提高，如何确保自动化更新的
有效性，是该领域面临的又一重大挑战．
5)最具基础研究价值的挑战是如何解决知识
的表达、存储与查询问题，这个问题将伴随知识图谱
技术发展的始终，对该问题的解决将反过来影响前
面提出的挑战和关键问题．当前的知识图谱主要采
用图数据库进行存储，在受益于图数据库带来的查
询效率的同时，也失去了关系型数据库的优点，如
SQL语言支持和集合查询效率等．在查询方面，如
何处理自然语言查询，对其进行分析推理，翻译成知
识图谱可理解的查询表达式以及等价表达式等也都
是知识图谱应用需解决的关键问题．
6
结束语 互联网正从包含网页和网页之问超链接的文档
万维网(Web
of document)转变成包含大量描述各 种实体和实体之间丰富关系的数据万维网(web
of data)．知识图谱作为下一代智能搜索的核心关键技
术，具有重要的理论研究价值和现实的实际应用价
值．本文从知识图谱构建的视角，对知识图谱的内
涵，以及知识图谱构建关键技术的研究发展现状进
行了全面调研和深入分析，并对知识图谱构建工作
面临的重要挑战和关键问题进行了总结．
知识图谱的重要性不仅在于它是一个全局知识
库，是支撑智能搜索和深度问答等智能应用的基础，
而且在于它是一把钥匙，能够打开人类的知识宝库，
为许多相关学科领域开启新的发展机会．从这个意
义上来看，知识图谱不仅是一项技术，更是一项战略
资产．本文的主要目的是介绍和宣传这项技术，希望
吸引更多人重视和投入这项研究工作．
参
考 文 献 [1]
christian B，Heath T，Berne附I。ee T．I．inked data—the st。ry so
far[J]． International J。urnal on semantic web and 1nformati。n
Systems，2()09，j(3)：l一22 [2]
(、hen xue‘li，Jin xiaol。ng，wang Yuanzhuo，et a1．survey on big
data systenl and analytlc technology[J]． Journal of Softwa
re．201 4．2j(9)：1889—19()8(in Chinese) (程学旗．靳小龙，王元卓，等．大数据系统和分析技术综述
[J]．软件学报，2014，25(9)：1889一l
908) [3]
wang Yuanzhu。，Jla Yanta。，Liu Dawei，et a1．()pen web knowledge
aided informatlun seHrchⅢ1d data mining[Jj． Journal。f
Computer Researcll and Devel。pment，2014， 52 (2)：4j6—474(In(g
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$43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150(f
�text�2�
�908) [3]
wang Yuanzhu。，Jla Yanta。，Liu Dawei，et a1．()pen web knowledge
aided informatlun seHrchⅢ1d data mining[Jj． Journal。f
Computer Researcll and Devel。pment，2014， 52 (2)：4j6—474(In
Chinese) (E元卓．贾岩涛，刘大伟，等．基于开放网络知识的信息检
索与数据挖掘[J]．计算机研究与发展，2014，52(2)：456—
4
74) [4]
cowle J， I，e11ne九 w． Information extracti。n [J]． 【1()mmunications
of 1he ACM．1996，39(1)：80一91 rj]
(、hinchor N．Marsh E． Muc 7 information ex”actlon task deflniti。n[c]
／／Proc。f the 7th Message understandlng L’onf．Philadelphia：I，inguistic
Data C(msortium，1998：359— 367
[6]
R}lu L F．Fxtracting company names from text[【：]／／Proc of the
7th 1卜'EE Conf on Artificial Intelligence Applications． Piscatfiway．NJ：1EEE，l
99l：29—32 
万方数据(g
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峤等：知识图谱构建技术综述 597 [7]
[8]
[9]
[10]
[11]
[12]
[13]
[14]
[1
5] [16]
[1
7] I．1u
Xi，lohua，Zhang Shaodian．Wct Furu，ct a1． Recognizing named
ent儿les in tweets[(’] ／／Pr。c of the 49th AnnLlal Meetlng
of the Ass()ciation f()r【’。mputatl()nal I。inguistics： Human
I．anguage Techn【)logles． Str()udsburg， PA： A【、I．． 2011：3j9—367
I。in
Ylfeng． Tsai Tzonghall， (、h。u Wellchi． et a1． A maximum
entropy approach to hi。nledica】 named enllty rec。gni“。n[c]／／Pr()c
of the lth．、cM sI(；KDI)workshop on
Data M1nlng in 13lomformallcs．New York：ACM，20()4： j6—61
Sekine
S． Sud() K， N()I)at}t C． Ex【ended named entity hlerarclly[(、]
／／Proc。f the 3 rd I。anguage Res。urces and Evaluallon(、onf．
New Y()rk：Eur()pean Language Res。urces Assoclation．2002：1
818—182l I．ing
xlao，weld D．s．Fine g ralned e11tlty rec。gnition[c]／／ Proc
or Lhe 26th Cunf on Ass()ciali()n f()r the Advancement of Artiflcial
Intelligence．Menl。Park．CA：AAAl，20l 2：94— 1()()
Zhao
Jun． I。iu kang． Zh()u (；uangy。L1． et a1． ()I)en inf。rmati。n
ext racti()n!Jj． J()urnal。f chlllese Informa¨()n Processlng．2011，25(6)：98—1lO(1n【、hinese)
(赵军．刘康．周光有。等．开放式文本信息抽取[J!．中文信
息学报，201l，25(6)：98一ll())
Whitelaw【、，Kehlenbeck
A，Pet rovic N．et a1．Web scale named
entity recogni“on ic：／，Proc of the 17th AL、M【’。nf 。n
Iflro兀Ilatiun and Kn()wledge Managemcnt． New York： ACM，2008：123—132
Jain
A，Pennacchiotti M． ()pen enttty ext raction from Web search
query l。gs[c] ／／P r()c of the 23 rd Int (、onf on Computatl。nal
I．ingulstlcs． St r。udsburg．PA：ACI。．201()： j10—j18
Kambhatla
N． ComI)ining lexlcal． syntactlc， and semantic features
wIth maxlmunl ent r。py n1()dels for extracting relatlons
[c] ／／Proc of the 42nd Assoclatlon f。r C()mputational
I．inguistics． St roud曲urg．I’A：ACI．．20()4： l一22
I．iu
K曲in， I。i Fang， I。川I。el， “a1． 1mplementatl。n of a kernel七ased
chinese relation ext rfIction system[J]． Journal of
C。mputer Resea rch and Devclopment， 2007． 44(8)： 1406一l
4ll(1n(’hinese) (刘克彬．李芳．刘磊．等．基于核函数·I，义关系自动抽取系
统的实现[J]．计算机研究与发展．2007．44(8)：1
4()6一 1411)
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�text�2�
�C。mputer Resea rch and Devclopment， 2007． 44(8)： 1406一l
4ll(1n(’hinese) (刘克彬．李芳．刘磊．等．基于核函数·I，义关系自动抽取系
统的实现[J]．计算机研究与发展．2007．44(8)：1
4()6一 1411)
(、arls。n
A．Bette“dge J．Wang R C，et a1． CoupIed semi supervised
1earning for lnformation e Xtrac“on[c]／，Proc of the
3 rd A【、M Int C。nf on Weh Search and I)ata Mining．＼ew York：ACM，2010：10l一1
1() Chen
I。iwei， Feng Yans。ng， Zhao Dongyan． Extracting relati。ns
fr。m the web via weakly supervised Iearning!J]． Journal。f【、omputer
Research and DeveloI)ment， 20 l 3， j0 (9)：1
82j一1835(in Chlnese) (陈立玮冯岩松赵东岩．基于弱监督学习的海量网络数据关
系抽取[J]．计算机研究与发展，2013，jo(9)：182j—183j)
[18]
：19]
[20]
i21]
[22]
[23]
124]
[2j]
[26]
[27]
[28]
[29]
Zhang
Yiming．Zhou J F． A trainable method for ext racting chlnesc
entity names and their rela“ons[c]／／Proc of the 2nd Workshop。n
C11lnese I．anguage L、o njunction with the 38th Annual
Meetlng of t11e Associati。n for Computational l。ingu矾lcs．Str。udsburg，PA：ACI．，2000：66—72
Banko
M． Cafarella M J． Soderland S． et a1． ()pen inform
ation extractlon for the weI)[c]／／Proc of the 20th Int Joint【’onf
on Artiflcial Intelligence． New York： ACM， 2007：2670一2676
Wu
Fei． Weld D S． ()pen information extraction using wikipedia[c]／／Pr。c
of the 48th Annual Meeting of the Associa“on
for Computatlonal I。inguistics． Stroudsburg， PA：ACI，，20l()：118—1
27 Fader
A，Soderland S． Etzi。ni()． Identifying relatlons for open
information extraction [c] ／／Proc of the conf on Emplrical
Methods in NaturaI I。anguage Pr。ce5slng． Stroudsburg．PA：ACI．．2011：1j35一l
545 Mausam，Schmitz
M．Ba九R．et a1．()pen language 1earning for
inf()rmation extraction[(、] ／／Proc of the Joint conf on Empi¨caI
Meth()ds in Na“lral 1丑nguage Processlng and Computational
Natural I．anguage I．earnlng． Stroudsburg， PA：ACL．2012：523一j34
Bank。M，
Etzioni ()． The Trade。ffs between open and traditi。nal
reIa“on extraction[c]／／P r()c of the Assoclatl。n for
(、()mputational Linguistic^． sLruudsburg， PA： ACI．， 2008：28
36 Zhu
Jun，Nie Zaijiang．I。iu Xia。Jiang．et a1．StatSnowball：A statistical(g
� evector"� �� 
� ̸)�gb<i�U�����T���#~�<�Uo;t⪼�c,�c��<b�.���<�W���<~�:|q��Oe�<\X�������F��q�lxѻ���<*,=!�<><�-�<�k�j��;l<��<�Ju�#=@'��?;m{ؼ^mԼ02��b�3�<#�ڼ��<�v��<70���P=�{�m�<y�V��ʯ;�fL;���k7=DI=�Q�a�
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�text�2�
�reIa“on extraction[c]／／P r()c of the Assoclatl。n for
(、()mputational Linguistic^． sLruudsburg， PA： ACI．， 2008：28
36 Zhu
Jun，Nie Zaijiang．I。iu Xia。Jiang．et a1．StatSnowball：A statistical
approach t。ext racting entity relatl。nships[c]／／ Proc
of the 18th Int Conf on World Wide Web．New York： ACM，2009：1
Ol—llO Alan
A， Alexander I。． KrakeN： N ary fa cts in 。pen infornlatlon
ext raction[c]／／Proc of t11e Joint workshop。n Automatic
Knowledge Base (、onstru ction and Web—scale Knowle趣e
Ext raction．SIroudsburg．PA：ACI．．2012：j2 56
McCallum
A．Joint jnference for naturallanguage processing [L、]
／／Pr。c of the l 3th c。nf on c。mputational Natural I。angu醒e
I。earning．Stroudsburg，PA：ACI。，2009：1 Guo
Jtanyi，I。i Zhen．Yu Zhengta。，“aL Extraction and relati。n
predic“on 。f domain ont。logy c。ncept lnstance， attribute
and altribute：J]． Journal of Nanjing university： Natural
Sciences．201 2．48(4)：383—389(in Chinese) (郭剑毅，李真．余正涛．等．领域本体概念实例、属性和属
性值的抽取及关系预测[J]．南京大学学报：自然科学版．
2012．48(4)：383—389)
Suchanek
F M．Kasnecl G．Weikum(j． Yago：A c。re of semantlc
knowledge[c]／／Proc。fthe 1 6th Int(：onf on world Wlde
Web．New York：ACM，2007：697—706 Auer
S，Blzer(、，K()bilarov(；，et a1．I)bpedt8：A nucleus for a
web of open data[c]／／Proc。f the 6th Int semantlc web C()nf．fjerlin：Sprlnger，200
7：722—73j 
万方数据(g
� evector"� �� 
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�text�2�
�598
计算机研究与发展 2016，53(3) [30]
[31]
[32]
[33]
[34]
[3j]
[36]
[37]
[38]
[39]
[40]
[41]
[42]
Wu
Fei， Weld D S． Aut。nomuusly semantifying wikipedia [c]／／Proc。f
the 16th AcM Conf on Inf。rmation and Knowledge
Management．New York：ACM，2007：4 1一jO Wang
Yu， Tan S。ngbo， I．ia。Xlangwen， et a1． Extracted domin
model based named att“bute extractlon[J]．Journal。f Computer
Research and Development，2010，47(9)：1j67— 1573(in
Chinese) (王宇，谭松波．廖祥文，等．基于扩展领域模型的有名属性
抽取[J]．计算机研究与发展，2010，47(9)：1567—1
573) I。i
Yang，Wang Chi，Han Fangqiu，et a1．Minlng evidences for
named entlty disambiguation[c]／／Proc of the l 9th Int Conf
on Kn。wledge Discovery and Data Mining． New York： ACM，2013：1070—1078
Han
Xianpei，Sun I。e，Zhao Jun．Collective entlty lin king in web
text：A graph_based method[c]／／Pr。c of the 34th Int ACM
Conf on Research and Development in Information Retrieval．New
York：ACM，2011：765—774 Bagga
A， Baldwin B． Entity-based cross—document coreferenclng
using the vector space model[c]／／Proc of the 17th
Int Conf on Computational 1inguistlcs． Stroudsburg， PA：ACI。，1998：79—85
Pedersen
T，Purandare A，Kulkarni A．Name discrimination by
clustering similar contexts[G]／，Proc of the 6th Int conf on
Intelligent Text PrOces赫ng and Computational LinguistIcs． Berlin：Springer，2005：220一231
Malin
B，Air01di E．Carley K．A network analysis model for disamb培uation
of names in lists[J]． computational & Mathematical()rganization
Theory，2005，ll(2)：119—139 Han
Xianpei， Zhao J un． Named entity disambiguation by leveraging
wikipedia semantic knowledge[c]／，Proc of the 18th
ACM Conf on Information and Knowledge Management．New
York：ACM，2009：21 5—224 Bunescu
R， Pasca M． Using encyclopedic knowledge for named
entity disambiguation[c] ／／Proc 。f the Eur。pean Chapter。f
thc Ass。ciation for Computational Linguistics． Str。udsburg，PA：ACI。，2006：9—16
Sen
P． C011ective contex卜aware topic models for entity disambiguation[c]
／／Proc。f the 2 1 st Int conf on world Wlde
Web．New York：ACM，201 2：729—738 Shen(g
� evector"� �� 
� �Y��A/�X����Y;�Q켡�A�h@�;�_6�HS<W�<h��;�$��
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�text�2�
�Sen
P． C011ective contex卜aware topic models for entity disambiguation[c]
／／Proc。f the 2 1 st Int conf on world Wlde
Web．New York：ACM，201 2：729—738 Shen
Wei，Wang Jianyong，I。uo Ping，et a1． Lilldell：I。inking named
entities with knowledge base via semantic knowIedge [c]／，PrOc
of the 21st Int conf on worId wide web．New York：ACM，2012：449—458
Ratinov
I。， Roth D， Downey D， et a1． I。ocal and 910bal algonthms
for disambiguati。n to wikipedia[c]／／Proc。f the 49th
Annual Meeting。f the Association for Computational I』nguistics．Stroudsburg．PA：ACI，，2011：1375一1384
()chs
C，Tian T，(jeller J．et al_ Google knows who is famous
today building an ontology from search englne knowledge
and DBpedia[c]／／Proc of the 5 th IEEE Int c。nf on
Semantic Computing．Piscataway，NJ：IEEE，201 1：320 327
[43]
[44]
[45]
[46]
[47]
[48]
[49]
[50]
[51]
[j2]
[53]
[54]
[55]
[56]
H。blJs
J R． Res。Ivillg pr。n。un references [J]． I．ingua， 1
978，44(4)：311—338 Grosz
B J，Weinstein S，Joshi A K．Cente“ng：A framework for
modeling the 10cal coherence of discourse [J]． (、omputational
I。inguistics，1 99j，2 1(2)：203—225 I．appin
S， Shalom H J． An alg。rithm for pronominal anaph。ra
res。lution[J]． computational I，inguistics， 1 994。 20(4)：j35一j61
McCarthy
J F． I．ehnert W G． Using decislon t rees for coreference
resolution[(、]／／Proc。f the 14th Int J。int(、onf on
A rtificial Intelligence．San Francisc。：Morgan Kaufmann， 1
995：1050一1055 Bean
D L，Riloff E．Unsupervised learning of contextualr01e knowledge
f。r coreference resolution [(：] ／／Pr。c of the H
uman I．anguage Technol。gies No rth Ame“can Chapter of the
Ass。ciation for Computational Linguistics． Stroudsburg， PA：ACL，2004：297—304
Turney
P． Mining the Web for synonyms： PMI IR versus I。sA
on T()EFI。[(、]／／Proc of the 12th European conf on Machine
I，earning．Be“n：Springer，2001：49】一502 (’heng
Tao，I，auw H W，Paparizos S． Entity synonyms for st
ructured web search[J]． IEEE Trans。n Knowledge and I)ata
Engineering，2012，24(10)：1862—1875 Pantel
P， Crestan E， Borkovsky A， et aI． Web scaIe dlstnbutlonal(g
� evector"� �� 
� ��8����;���;��=����#!K�e1<;�Ϣh<I�<|H��ȶ�����
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�text�2�
�ructured web search[J]． IEEE Trans。n Knowledge and I)ata
Engineering，2012，24(10)：1862—1875 Pantel
P， Crestan E， Borkovsky A， et aI． Web scaIe dlstnbutlonal
smlllarity and entlty set expansion[c]／，Proc of the
2009 Conf on Emplrical Methods ln Natural I。anguage Processing．Stroudsburg，PA：ACI，，2009：938—947
Chakrabarti
K， Chaudhuri S． Cheng Tao， et a1． A framew。rk
for r。bust discovery of entity synonyms[c]／／ Proc
of the 1 8th ACM SIGKDD Int Conf on Knowledg。 Discovery
and I)ata Mining．New York：ACM，2012：1384一 l
392 Deshpande
O， I，amba D S， Tourn M， et a1． Building， malnIaining，and
using knowledge bases： A report from the t
renches[L、]／／Proc。f the 32nd AcM sIGM()D Int conf on Management。f
Data．New York：ACM，2013：1209一1220 Mendes
P N， Mnhleisen H，Bizer C． Sieve： Linked data quality
assessment a11d fusion[c] ／／Proc of the 2nd Int Worksh。p。n
I，lnked Web Data Management at Extending Database
Techn0109y．New York：ACM，2012：11 6—123 Sahoo
S S，Halb W，Hellmann S，et a】．A survey of current approaches
f。r mapping of relati。nal databases to RDF[R]． (、ambridge，MA：
The W3C RDB2RDF Working Gr。up， 2009
Michel
F．Montagnat J，Far。n Zucker C． A su rvey of RDB to
RDF translation approaches and tools[R]． Nice，France： Inf。rmatics，Signals＆
Systems I。ab(13S)， University of Nice
Sophia Antip。lis，2014 Studer
R， Benjamins V R， Fensel D． Knowkdge engineering：Prlnciples
and methods[J]． Data＆Knowledge Engineering，1
998，25(1)：16卜197 
万方数据(g
� evector"� �� 
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[58]
[甜]
[6()!
[61]
[62j
[63]
：64
1 [6j]
[66]
[67]
[68]
[69]
Wong
W，I。iu Wei．Bennamoun M． ()ntol。gy learning fronl text：A
look back and into 111e fu“lre[J]．ACM computing Sur、eys．2012．44(4)：2012391j{68j06
W
Ll Wentao．I．i Hongs。ng．Wang HalXLln，et al-Probase：A probabili川c
tax()nomy for lext understandlng[c]／／Proc。f the
31 st．～CM SIGM()D Int C。nf on Management of Data． New
York：AL、M，2()12：481—492 Shl
ShLlmlng． AuIonlatic and 札-mi automatic knowledgc exI
racti()n[J]． communicalions()f the【、cF，2013，9(8)： 65—73(in
Chlnese) (史树明．自动和半自动知识提取!J]．巾国计算机学会通
讯，20l
3．9(8)：65—73) Harris
z s． Dist ributionaI sI ructure iJ]． word．1 954．1() (13)：1
46—1 62 Zeng
Yi． Wang Dongsheng． Zhang TieIin， et a1． CASIA KI{：
A multi—s()urce chlnese semantlc knowledge base bullt f
r()m st rLlctured and unstructured web data[G]／／semantic Technology．
Berlin：Springer．20 l l：7 j一88 Wang
Zhigang，1。i Juanzi．I，j Shuan鲥ie．et a1．Cross一1ingual knowledge
valldation based tax()n。my derjvation fronl heterogene。us()nline
wikls：(、j／／Proc()f the 28th L’()nf on A
rIificial Intelligence．Menl()Park．CA：AAAI．20 l 4：】80— 186
Wang【、}11．I)anll
e、sky M．I)esai N．et a1． A I)11rase mining framework
for recurslve const ru“l()n of a t。pical hierarclly [(、]／／Proc
ofthe l 9th AcM SIGKI)D Int(、()nf()n Knowledge I)iscovery
and I)ata Mning．New York：ACM．20l 3：437— 44j
I。iu
Xue(1ing．Song Yangqlu．I．1u Shixla．et al mltonlatlc taxonomy
c。nst ruction from keyw()rds[L、]／／P r(Jc of the】8th AL、M
Sl(；KDD Int(、onf on Knowledge Disc。very and Data M；ning．New
York：ACM．2012：1433—1 lU I．ee
T W，I，ewicki M S，(；irolaTni M，e【a1． Ijlind source seI)aratlon
of more s叭lrces than nlixtures uslng overcomplete rel)resentatl。ns[J]．signal
Processlng I．elIers，1999．6(4)： 87—90
I，u
Shaoyuan- Hsu K H， Kuo I刈lng． A semantic servlce m}ltch
appr。ach based on wordnet and swRI。rules[c]／／ Pr()c
of the lOth IEEE Int(’onf。n E Business Engineenng． Plscatawav．NJ：IEEE．20l
3：41()一122 S()cher
R，Chen Dandl．Manning(、I)，et a1． Reas。ning wl“1 n(g
� evector"� �� 
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�appr。ach based on wordnet and swRI。rules[c]／／ Pr()c
of the lOth IEEE Int(’onf。n E Business Engineenng． Plscatawav．NJ：IEEE．20l
3：41()一122 S()cher
R，Chen Dandl．Manning(、I)，et a1． Reas。ning wl“1 n
cLlral tensor netw。rks for kn。wIedge base completlon[c]／／ Pr()c。f
Neural 1nformati。n Proccsslng Systems． Nevada． USA：NIPS，20l
3：926—934 I，ao
N1．Mitchell T．L、ohen W W． Random waIk lnkrence and
learning ln a large scale knowledge I)ase[c]／／Proc of the C()nf
on EmpincaI M“hods in N矾ural Language Proces slng． Stroudsl)Llrg，PA：A(、I。．2()1
l：j29一j39 Yang
I．i， Hu Shouren． Knowledge hase inference and maintain
system [J]． Joural of Nallonal unlversity of I)efense
Technology．1 991．1 3(2)：l 27—133(in Chinese) (杨莉，胡守f_．知识库推理和维护系统(KBIMs)[J]．国防
科技大学学报，1
991，13(2)：127一133) [70]
[71]
：72]
[73]
i
74] [76]
[77]
[78]
[79]
[80]
[81]
I．u
I)aoshe． Yang Shlhan． Wu Jinzhao， et a1． Interdlscipllnary
reasonlng on descrlption logic[J]． Jou rnal of
AI)pllca“on Research of Computers，20l 3，29(1 2)：lj03— 450(1n
Chlnese) (卢道设，杨世瀚．吴尽昭．等．基于描述逻辑的组合知识库
推理[J]．计算机应用研究。2013，29(12)：4503—4506)
Dong
Xin，(；abrllovtch E，Henz G，et a1．Knowledge vault： A
Web scalc approach t。 probabilmic knowledge fusion [c]／／Pr。c
of the 20th Int conf on Knowledge Discovery and Data
Mining．New York：ACM，2014：60l一610 Tan【、H．Agichteln
E．Ipeirotls P，et al_Trust，but verify： Predictlng
c。n㈨buti。n qLjality f()r kn。wIedge base c。nst
ruction and curatioll[(、]／／Proc。f the 7th AcM Int C。nf。n
Web Search and Data Mining．New York：ACM， 2014：j53一j62
Wang
Zh追ang，I．i Juanzi．wang Zhichun．et a1．XLore：A large—scaIe
english chlnese bilingual knowledge graph[c]／／ Proc
of the 12th Int Semantlc Web Conf．New York：ACM， 2013：12l一124
Nguyen
T， Moreira V． Nguyen H． et a1． Multllingual schema
matchlng f。r wiklI)edia infob。xes [J]． The Proceedings
of the V1，Dl{Endowment．2011，5(2)：1 33—1 44 Wang
Zhlgallg， I，I Zhlxlng． I，l Juanzi． et a1． Transfer 1earnlng
based cross lillgual kn。wledge extraction for wiklpedia[L、]／／Proc
of Ihe jl st Annuai Meeting of the Ass。ciation(g
� evector"� �� 
� r�n�7�=��z:��O����˘�
���m�;�p����g<���q�I;�J�D��< �<��<eL/:�?;<�tѼў<��K�;�T)=g�3=���<�{p<��i<� �<FS"�5:䰭<e�:��;^e�<���Tȯ��y.�]G��ڳ�"�x�#=�'�<���f�1<M�c���C=G�׻kѠ�п弯�a�P9�;�]2��(=D�5=��g<�����sC���k��9�<,�.v<5c��^/�;9��ڤ�Z��;L=,������<��~����w�;���<e-�RES�����U6%=��ɻM���I�û��=�F�����눻#N��b��0A�9I<��r�<
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Zhlgallg， I，I Zhlxlng． I，l Juanzi． et a1． Transfer 1earnlng
based cross lillgual kn。wledge extraction for wiklpedia[L、]／／Proc
of Ihe jl st Annuai Meeting of the Ass。ciation
f。r L、omputational I。inguistics． Stroudsburg， PA：AL、I。．2013：6{1
6jO Fu
Ij， Brennan R， I)cclan () S． 【、ross lingual ontol。gy mapI㈨g
and lts use on the multllingual semantic web[c]／／ Pr。c
of the 1 st Workshop on the Multilingual Semantic Web， at
the l 9th Int World Wide Web Conf(WWW 20lO)． Tilburg．Netherlands：【’EUR
WS．2010：l 3 20 Wang
Zhlchun， I。i Juanzi． Wang Zhigang， et a1． Cr()ss 1inguaI
kn。wledge llnking across wiki knowledge I)ases[c]／／ Proc()f
the 21 st Int Conf on World Wlde Web． New York： ACM．2
012：4j9—468 Wang
Zhichun· I．i Juanzl．Tang Jie． Bo。sting cross—11nguaI kn。wle趣e
linking vla concept ann。t a【1。n[【、]／／Proc of the 23rd
Int Joint Conf on Artiflclal IntelIlgence． Menlo Park， CA：AAAI．201
3：2733 2739 Yao
Xuchen， Beniamln V D． Information extractlon over structLlred
data：(1uesti。n answering with freebase[c]／／Proc of
t}1e 52nd Annual Meeting of the Ass。ciation f。r ComputationalI，lnguis【ics．
Stroudsburg，PA：AL、L，2014： 956
966 Berant
J，I，iang P． semantic pa rslng via paraphraslng[(’]／／ Proc()f
the 52nd Annual Meeting of the Association for Computational
Llngulstics． St roudsburg．PA：A【、I，．2014： 14lj—l
42j Fader
A， Zettlemoyer I。， Etzi。nl ()． ()pen questlon answering
oVer cur“ed and ext racted knowledge bases[c]／／ Proc
of the 20th ACM Int Conf on Knowledge Discovery and Data
Mining．New York：ACM，201 4：1l 56—1165 
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600
计算机研究与发展2016，53(3) [82]
Berant J，Chou A， Frostig R， et a1． Semantic parsing on freebase
from question answer pairs[c]／／Proc of the conf on
Empirical Methods in Natural I矗nguage Processing． St
roudSburg，PA：A【’1．．20l 3：1533—1544 Liu
Qiao。 born in 1974． PhD， associate professor．
Member of China Computer Fcderation．
His main research interests include
machine 1earning． data mining， nat
ural 1anguage processing， and social network
analysis． Li
Yang，born in 1990． Master，student member
of China Computer Federation． His
main research interests include knowledge
graph， machine learning and natural
language processing(kedashqs@ 】63．com)．
Duan
H蚰g， born in 1974． Master， lecturer．
His main research interests include
machine learning and data mining， natural
language processing， and social network
analysis(dhpro@sina．com)． Liu
Yao， born in 1978． PhD， lecturer． Member
of China Computer Federation． Her
main research interests include social network
analysis，data mining，and network measurement(1iuyao@uestc．edu．cn)．
Qin
Zhiguang， born in 1956． PhD， professor．
Senior member of China Computer
Federation． His main research interests
include information security and mobile
computing(qinzg@uestc．edu．cn)． 趸黧睽一豆一譬
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X X X D F B KP S H
开放领域知识图谱问答研究综述
陈子睿
1
， 王 鑫
1,2+
， 王 林
3
， 徐大为
3
， 贾勇哲
1,3
1. 天津大学 智能与计算学部 ， 天津 300350
2. 天津市认知计算与应用重点实验室 ， 天津 300350
3. 天津泰凡科技有限公司 ， 天津 300457
+ 通信作者 E-mail: wangx@tju.edu.cn
摘 要 ： 知 识图谱问答是通过处理用户提出的自然语言问题 ， 基于知识图谱的某种形式 ， 从中获取相关答案的
过程 。 由于知识规模 、 计算能力及自然语言处理能力的制约 ， 早期知识库问答系统被应用于限定领域 。 近年
来 ， 随着知识图谱的发展 ， 以及开放领域问答数据集的陆续提出 ， 知识图谱已用于开放领域问答研究与实践 。
以技术发展为主线 ， 对开放领域知识图谱问答进行综述 。 首先 ， 介绍五种基于规则模板的开放领域知识图谱
问答方法 ： 传统语义解析 、 传统信息检索 、 三元组匹配 、 话语模板和查询模板 ， 这类方法主要依赖人工定义的规
则模板完成问答工作 。 其次 ， 描述五种基于深度学习的方法 ， 这类方法采用神经网络模型完成问答过程的各
类子任务 ， 包括知识图谱嵌入 、 记忆网络 、 基于神经网络的语义解析 、 基于神经网络的查询图 、 基于神经网络的
信息检索 。 接着 ， 介绍开放领域知识图谱问答常用的 4 个通用领域知识图谱和 11 个开放领域问答数据集 。 随
后 ， 按照问题的难易程度选择 3 个经典问答数据集比较各问答系统的性能指标 ， 对比不同方法间的性能差异并
进行分析 。 最后 ， 展望开放领域知识图谱问答的未来研究方向 。
关键词 ： 知识图谱问 答 （ KGQA） ； 开放领域 ； 深度学习 ； 语义解析 ； 信息检索
文献标志码 ： A 中图分类号 ： TP311
Survey of Open-Domain Knowledge Graph Question Answering
CHEN Zirui
1
, WANG Xin
1,2+
, WANG Lin
3
, XU Dawei
3
, JIA Yongzhe
1,3
1. College of Intelligence and Computing, Tianjin University, Tianjin300350, China
2. Tianjin Key Laboratory of Cognitive Computing and Application, Tianjin300350, China
3. Tianjin TechFantasy Co., Ltd., Tianjin300457, China
Abstract: Knowledge graph question answering (KGQA) is the procedure of processing natural language questions
posed by users to obtain relevant answers from knowledge graph (KG) based on some form of KG. Due to the
limitation of knowledge scale, computing power and natural language processing capability, the early knowledge
base question answering systems were limited to closed-domain questions. In recent years, with the development of
KG and the construction of open-domain question answering (QA) datasets, KG has been used for open-domain QA
research and practice. In this paper, in accordance with the development of technology, the open-domain KGQA is
summarized. Firstly, five rule and template based KGQA methods are reviewed, including traditional semantic
计算机科学与探索(g
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�summarized. Firstly, five rule and template based KGQA methods are reviewed, including traditional semantic
计算机科学与探索
Journal of Frontiers of Computer Science and Technology
1673-9418/2021/15(10)-1843-27
doi: 10.3778/j.issn.1673-9418.2106095
基金项目 ： 国家重点研发计划（2019YFE0198600） ；国家自然科学基金面上项目（61972275） 。
This work was supported by the National Key Research and Development Program of China (2019YFE0198600) and the General Project
of National Natural Science Foundation of China (61972275 ).
收稿日期 ： 2021-06-25 修回日期 ： 2021-08-24
计算机科学与探索
Journal of Frontiers of Computer Science and Technology
ˁ ଊ ጊ
X X X D F B KP S H
Journal of Frontiers of Computer Science and Technology计算机科学与探索 2021, 15(10)
问答系统 （ question answering ， QA） 能够自动回
答用户提出的自然语言问题 ， 是信息检索和自然语
言处理的交叉研究方向
[1]
。 知识库 （ knowledge base，
KB） 是用于存储计算机所使用的结构化及非结构化
知识的数 据管理系统 。 早期知识库问答多以限定领
域知识库为信息源的专家系统为主 ， 允许非专业用
户使用自然语言检索由专家构建的限定领域知识库
并获得所需领域问题的答案 ， 而无需使用数据库
查询语 言 （ 如 SQL） 来构建查询 。 代表性系统包括
BASEBALL
[2]
和 LUNAR
[3]
。
近年来 ， 随着语义网 （ semantic web）
[4-5]
、 知识图谱
（ knowledge graph, KG）
[6]
、 信息检索及深度学习等技
术的发展 ， Freebase
[7]
、 DBpedia
[8]
、 YAGO
[9]
等通用领域
知识图谱及开放领域问答数据集被提出 ， 使用限定
领域知识库回答单一领域问题已不能满足用户对多
领域问题解答的需求 。 知识图谱问答 （ knowledge
graph question answering， KGQA） 作为限定领域知识
库问答的发展 ， 如何通过使用诸如 Freebase 等通用领
域知识图谱的知识作为 KGQA 系统的信息源 ， 以回
答开放领域的问题 ， 即开放领域知识图谱问答 ， 开始
受到学术界和工业界的广泛关注 。
开放领域知识图谱问答的实际应用十分广泛 ：
可作为搜索引擎的组成部分 ， 将问答系统所得答案
与搜索引擎所得结果同时进行展示 ； 还可用于智能
对话 、 智能客服 、 智能助理
[10]
等系统 ， 帮助人们获取知
识
[11]
、 执行任务 ， 或利用多轮对话补全用户意图
[12]
。
为了实现开放领域知识图谱问答 ， 问答系统需
要利用问题的语义信息深入理解自然语言问题 ， 并
从通用领域知识图谱中获取答案 。 然而 ， 随着知识
图谱数据规模的增长以及人们对直接获得问题答案
的需求不断增加 ， 现有的开放领域知识图谱问答研
究常常面临如下挑战 ：
（ 1） 提取问题的语义信息 。 无论对于语义解析
还是信息检索方法而言 ， 都需要系统充分理解并利
用用户所提问题的语义信息 ， 定位 KG 中与问题高度
相关的子知识图谱以避免庞大的搜索空间 ， 但如何
在自然语言问题中充分获取语义信息是 KGQA 面临
的一大挑战 。
（ 2） 充分利用知识图谱信息 。 通用领域 KG 的规
模通常较为庞大 ， 其中不乏大量长尾关系及同名不
同义实体 。 如何训练系统 ， 使得系统对 KG 信息进行
充分的掌握与利用是 KGQA 面临的又一挑战 。
（ 3） 答案可解释性 。 对于整个 KGQA 系统而言 ，
通过将自然语言作为输入 ， 用户可以直接得到答案
输出 。 而对于答案具体如何产生 ， 系统应如何为用
户解释答案的来源也是 KGQA 要解决的重要问题 。
目前 ， 已有大量开放领域知识图谱问答的方法(g
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$27cf5092-fe72-4521-9ac7-2cdfa156fbfe(f
�text�2�
�同义实体 。 如何训练系统 ， 使得系统对 KG 信息进行
充分的掌握与利用是 KGQA 面临的又一挑战 。
（ 3） 答案可解释性 。 对于整个 KGQA 系统而言 ，
通过将自然语言作为输入 ， 用户可以直接得到答案
输出 。 而对于答案具体如何产生 ， 系统应如何为用
户解释答案的来源也是 KGQA 要解决的重要问题 。
目前 ， 已有大量开放领域知识图谱问答的方法
被提出 ， 但尚无同时涵盖开放领域知识图谱问答全
部方法 ， 并用相同基线评测分析不同方法运行效果
的综述工作 。 文献 [13]针对 2016 年以前的方法进行
综述 ， 选择 2 个经典问答数据集作为基线 ， 对比不同
方法的运行效果 ， 进而衡量不同方法的有效性 ， 但该
综述认为开放领域知识图谱问答的所有方法皆由流
程相同的 5 个子任务组成 ， 忽略了流程多样性 。 文献
[14]将基于神经网络的方法作为综述内容 ， 缺少基于
规则模板方法的综述 。 文献 [15]的方法内容相对完
善 ， 但仍缺少对传统语义解析方法的论述 。 文献 [16]
更侧重于对方法的简要论述 ， 对开放领域知识图谱
问答相关资源及方法实现原理缺乏详细描述 。 文献
[14-16]皆未在相同基线上统一评测不同方法的运行
parsing, traditional information retrieval, triplet matching, utterance template, and query template. This type of
methods mainly relies on manually defined rules and templates to complete QA task. Secondly, five deep learning
based KGQA methods are introduced, which use neural network models to complete the subtasks of QA process,
including knowledge graph embedding, memory network, neural network- based semantic parsing, neural network-
based query graph, and neural network-based information retrieval method. Thirdly, four general domain KG and eleven
open- domain QA datasets, which KGQA commonly used are described. Fourthly, three classic KGQA datasets are
selected according to the difficulty of questions to compare and analyze the performance metric of each KGQA system,
and the effect between above methods. Finally, this paper looks forward to the future research directions on this topic.
Key words: knowledge graph question answering (KGQA); open-domain; deep learning; semantic parsing; information
retrieval
1844
ˁ ଊ ጊ
X X X D F B KP S H
陈子睿 等 ： 开放领域知识图谱问答研究综述
效果 。 本文详细介绍了开放领域知识问答的各类方
法及实现原理 ， 并在 3 个经典问答数据集上分别评测
不同方法的运行效果 ， 整体框架如图 1 所示 。
图 2 按照时间顺序列出本文进行综述的主要方
法 ， 方法间的箭头表示方法的演变方向 。 从图中可
以看出 ， 在深度学习技术得到广泛应用之前 ， 开放领
域知识图谱问答以人工因素占主导的规则模板方法
为主 。 最初通过词汇表 、 依存分析等方法构建查询
语句 ， 进而检索 KG 获得问题答案的传统语义解析方
法 较 多 ； 基于语义 解析方法 ， 传统信息检索形成了以
查询图为中间结构的话语 （ utterance） 模板方法 。 在
此期间 ， 三元组匹配方法和查询模板方法同样有所
发展 。 随着深度学习技术的不断发展 ， 传统基于规(g
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$27cf5092-fe72-4521-9ac7-2cdfa156fbfe(f
�"text�"2�"
�"域知识图谱问答以人工因素占主导的规则模板方法
为主 。 最初通过词汇表 、 依存分析等方法构建查询
语句 ， 进而检索 KG 获得问题答案的传统语义解析方
法 较 多 ； 基于语义 解析方法 ， 传统信息检索形成了以
查询图为中间结构的话语 （ utterance） 模板方法 。 在
此期间 ， 三元组匹配方法和查询模板方法同样有所
发展 。 随着深度学习技术的不断发展 ， 传统基于规
则模板的方法由于系统的人工因素占比较高 、 通用
性与迁移能力较低 、 准确率等性能指标提升瓶颈等
原因 ， 导致该类方法的研究热度逐渐减低 ； 而同期 ，
基于深度学习方法在人为因素占比 、 通用性 、 迁移能
力 、 准确率方面具有较好潜力及表现 ， 导致目前
KGQA 的研究全面转向基于深度学习的方法 。 在基
于深度学习方法的部分 ， 基于低维向量空间的知识
图谱嵌入方法率先产生 ； 随后以知识图谱嵌入为基
础的记忆网络方法被提出 ； 接着是利用诸如卷积神
经网络 （ convolutional neural networks, CNN） 、 注意力
机制 （ attention mechanism） 、 图神经网络 （ graph neural
networks, GNN） 等神经网络模型 ， 对传统基于规则模
板方法流程各环节的性能提升工作 ， 诸如实体关系
抽取 、 候选排序等工作 ， 包括基于神经网络的语义解
析 、 查询图和信息检索方法 ， 其中基于神经网络的信
息检索方法近几年得到了广泛关注 。
本文的目标在于对开放领域知识图谱问答的最
新研究进展提供全面深入 的文献综述 ， 以便人们对
Fig.1 Framework of knowledge graph question
answering methods
˝…1 ¿“•¯`ìÓòÖ“˚¶˝…˘×˛˚·ð•‰•¤¿ò…Ü
Fig.2 Timeline of knowledge graph question answering methods
˝…2 ¿“•¯`ìÓòÖ“˚¶˝…˘×˛˚·ð•‰•¤˚–…äÖÆ
1845
ˁ ଊ ጊ
X X X D F B KP S H
Journal of Frontiers of Computer Science and Technology计算机科学与探索 2021, 15(10)
该研究领域有快速深刻的理解 。 具体来说 ， 本文的
贡献在于 ：
（ 1） 从开放领域知识图谱问答的技术角度出发 ，
基于方法使用的核心技术 ， 以规则模板与深度学习
技术为分类依据 ， 对现有各类开放领域知识图谱问
答方法进行全面而深入的综述 。
（ 2） 概述用于开放领域知识图谱问答的主要资
源 ， 包括通用领域知识图谱及开放领域问答数据集 。
（ 3） 以 3 个经典问答数据集为基线 ， 评测不同方
法的实验效果并进行分析 。
（ 4） 总结开放领域知识图谱问答的多种挑战 ， 指
出未来的研究方向 。
1 预备知识
知识图谱 ： 目前没有一个统一的严格定义 。 知
识图谱主要有以下 4 种类型 ： 资源描述框架 （ resource
description framework ， RDF） 图 、 属性图 、 异构信息网
络和有向标签图
[44]
。 这里以 KGQA 最常用的知识图
谱 Freebase 为例 （ RDF 图 ） 进行定义 ， 如图 3 所示 ， 给
出一个 KG 实例 ， 其中圆角矩形表示实体 e ， 有向边
表示谓语 p。
定义 1（ 知识图谱 ） 令 E 为实体集合 ， P 为谓词
集合 。 知识图谱 G 是事实三元组 (s,p,o)∈E×P×E 的
有限集合 ， 其中 s是主语 ， p是谓语 ， o是宾语 。
知识图谱问答 ： 由于不同方法使用的训练数据 、
元素定义及实现的功能不同 ， 知识图谱问答没有统
一 的严格定义 。 根据知识图谱问答系统获得答案的
不同方式 ， 知识图谱问答主要有语义解析和信息检
索两种解决方法 ， 两者对应不同的知识图谱问答定
义 ， 与知识图谱问答的关系如图 4 所示 。 可以看出 ，
语义解析与信息检索细化了知识图谱问答的流程 ，
在获得正确答案集 A前分别增加了查询语句及候选
答案部分 ， 这也是两类方法的区别所在 。 开放领域
知识图谱问答 ， 则是知识图谱 G 为通用领域知识图
谱 ， 问题 q为开放领域问题的知识图谱问答情况 。
定义 2（ 知识图谱问答 ） 给定知识图谱 G ， 自然
语言问题 q， 返回正确答案集 A， 其中 A为 E 的子集 。
语义解析 （ semantic parsing， SP） ： 得到查询语句(g
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$27cf5092-fe72-4521-9ac7-2cdfa156fbfe(f
�"text�"2�"
�"答案部分 ， 这也是两类方法的区别所在 。 开放领域
知识图谱问答 ， 则是知识图谱 G 为通用领域知识图
谱 ， 问题 q为开放领域问题的知识图谱问答情况 。
定义 2（ 知识图谱问答 ） 给定知识图谱 G ， 自然
语言问题 q， 返回正确答案集 A， 其中 A为 E 的子集 。
语义解析 （ semantic parsing， SP） ： 得到查询语句
或查询语句的逻辑形式 ， 在 KG 上执行所得 结果间接
获得正确答案集 。 查询语句常用 SPARQL 查询语言 ，
表达逻辑形式的逻辑语言常用 λ-DCS（ λ dependency-
based compositional semantic）
[45]
和 λ-calculus
[46]
。
定义 3（ 语义解析 ） 给定知识图谱 G ， 自然语言
问题 q ， 将 q 映射为可在 G 上执行并返回正确答案集
A的查询语句 y 或查询语句的逻辑形式 z 。
信息检索 （ information retrieval， IR） ： 获得问题相
关的候选答案集 ， 通过排序获得正确答案集 。
定义 4（ 信息检索 ） 给定知识图谱 G ， 自然语言
问题 q ， 在 G 中检索与问题 q 所含主题实体 （ topic
entity） e 的在数跳 （ hop） 关系内的实体集作为候选答
案集 A′， 通过排序获得最终正确答案集 A。
图 5 给出两种方法的示例 ， 对于相同的问题
“ Who is Obama’ s wife?” ， 图中的上下两部分 ， 分别对
应语义解析和信息检索两种方法的回答流程 ， 语义
解析将问题映射为 SPARQL 查询语句并检索 KG 获
得最终答案 ； 信息检索将问题所含主题实体 Barack
Obama 在 KG 中的邻近实体作为候选答案集 ， 并根据
特征或相似度排序获得最 终答案集 。
Fig.3 Example of knowledge graph
˝…3 Ö“˚¶˝…˘×˚¾Àý
Fig.4 Two methods of knowledge graph
question answering
˝…4 Ö“˚¶˝…˘×˛˚·ðµ˜`‰ÖÖ•‰•¤
1846
ˁ ଊ ጊ
X X X D F B KP S H
陈子睿 等 ： 开放领域知识图谱问答研究综述
表 1 给出 KGQA 方法中的一些常用符号 。
2 基于规则模板的方法
无需人工定义特征的深度学习方法在 KGQA 领
域得到广泛应用之前 ， KGQA 主要依赖各类人工定
义的规则 、 特征和模板回答问题 。 这些方法实现性
能提升主要依靠传统语言学及人工经验 ， 而非深度
学习模型自行抽取的高维特征 。
开放领域问题集从技术角度出发 ， 可分别根据
解答问题所需跳数与模型训练监督方法的不同 ， 将
数据集分为简单问题数据集 （ 答案仅涉及单个三元
组 ） 与复杂问题数据集 （ 答案涉及多个三元组 ， 即复
杂 多跳问题 ； 涉及多个限制条件 ， 即复杂多限制问
题 ） ， 逻辑形式数据集 （ 监督学习方法 ） 与问答对形式
数据集 （ 远程监督学习方法 ） 。 基于模板规则的工作
主要集中在简单问题数据集的处理上 。
2.1 传统语义解析
传统语义解析是一种将 NLP 领域的语义解析应
用于 KGQA 问题翻译的方法 ， 主要基于词汇表映射
完成对 KG 信息的利用 ， 可通过系统生成的查询语句
或逻辑形式解释系统的答案来源 ， 可解释性较高 。
传统语义解析共有直接映射和复述 （ paraphrase） 两种
方法 。 直接映射方法由结构表示 、 词汇映射和消歧
排序 3 个步骤组成 ， 将问题直接映射为逻辑形式 ； 复
述方法使用人工定义的规则 ， 将自然语言问题改写
为中间形式 ， 然后基于中间形式的各类特征进行打
分排序 ， 将最佳中间形式对应的逻辑形式作为输出 。
2.1.1 直接映射
直接映射方法采用语义解析常用的语法工具完
成结构表示 ， 如组合范畴语法 （ combinatory categorial
grammar ， CCG） ， 并使用语法工具附带的词汇表完成
短语—实体 /关系的映射 ， 产生多种逻辑形式 ， 通过排
序选出最佳逻辑形式作为结果 。
最初 ， 直接映射的传统语义解析
[47-48]
作为 NLP 领
域的传统方法 ， 用于将自然语言转换为某种逻辑语
言的表达形式 。 Berant 等人
[17]
将直接映射的传统语
义解析融入 KGQA 作为解决方法 ， 解决了两个主要
问题 ： 训练语义解析器需要人工标记的逻辑形式数
据作为监督和词汇表覆盖面窄的问题 ， 并提出了著
名的 WebQuestions
[17]
数据集基线 。(g
� evector"� �� 
� F���<1��IL���=O�<������;�:̼d�<��<(�~��;9�c;:b�<�e�<d��<�:.�B���]�:6���3;ޖ<��<�n<��1</�X=��ٺ��[���@�^U=P�R��ZD�#��;=R:��0u�-�$�L5���?��z�a�w�ϼ����f�<��<3��ڬ<��<�><�&�ڞ�<}�sI��NC�sd=>�t���/��b�ZF&�&*���Y�	Af�Wx�ٽd���Y�
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$27cf5092-fe72-4521-9ac7-2cdfa156fbfe(f
� text� 2� 
� 最初 ， 直接映射的传统语义解析
[47-48]
作为 NLP 领
域的传统方法 ， 用于将自然语言转换为某种逻辑语
言的表达形式 。 Berant 等人
[17]
将直接映射的传统语
义解析融入 KGQA 作为解决方法 ， 解决了两个主要
问题 ： 训练语义解析器需要人工标记的逻辑形式数
据作为监督和词汇表覆盖面窄的问题 ， 并提出了著
名的 WebQuestions
[17]
数据集基线 。
该 KGQA 系统分为两个阶段 ： 构造逻辑形式和
打分 。
（ 1） 构造逻辑形式阶段 。 生成问题可能构成的
所有逻辑形式 。 构造逻辑形式阶段可细分为谓词产
生与谓词组合两个子任务 。
①谓词产生子任务 。 将问题短语通过词汇表或
桥接组合规则转换为对应 Freebase 谓词 。 词汇表 L
的形式如图 6 所示 ， 其中 w 为自然语言短语 ， 通过词
汇表 L(w) 映射得到一组条目 (z,s) ， z 为短语对应谓
词 ， s为谓词 z 的一组特征值 ， 用于模型排序使用 。
②谓词组合子任务 。 使用人工定义的 4 类组合
规则 — —连接 、 交集 、 聚合与桥接 ， 将谓词随机组合 ，
生成所有可能的逻辑形式 。 使用交集 +连接组合 规
则 、 桥接组合规则所得的逻辑形式如图 7 所示 。
Fig.5 Example of comparison between semantic parsing
and information retrieval methods
˝…5 ÓïÒå‰â˛öÓº—¯ˇ¢…ì¸÷`‰ÖÖ•‰•¤¶Ô–¨˚¾Àý
Table 1 Notation used in this paper
表1 常用符号
符号
G
(s, p, o)
E
P
e
q
L
w
y
z
A′
A
描述
知识图谱
一个事实三元组 ， 即 （ 主语 ， 谓语 ， 宾语 ）
实体集合
谓词集合
E 的一个实体
自然语言问题
词汇表
自然语言短语
查询语句
逻辑形式
候选答案集合
正确答案集合
1847
ˁ ଊ ጊ
X X X D F B KP S H
Journal of Frontiers of Computer Science and Technology计算机科学与探索 2021, 15(10)
（ 2） 打分阶段 。 根据逻辑形式各类人工特征 ， 诸
如规则应用总数 、 连接与桥接过程中的跳过词
（ skipped work） POS（ part-of-speech ） 标记 、 逻辑形式
的长度等 ， 使用对数线性模型对逻辑形式进行打分
排序 ， 得到正确的逻辑形式用于检索 Freebase 获得答
案 。 特征权重通过模型训练学习得到 ， 训练数据使
用问答对数据集 ， 目标是最大化正确答案的对数概率 。
后来对直接映射方法的研究可细分至直接映射
流水线的不同环节 。
词汇映射 +消歧排序环节 。 DEANNA 系统
[49]
与
Yahya 等人
[50]
着重研究短语映射环节的消歧工作 。 前
者采用整数线性规划 （ integer linear programming，ILP）
模型 ， 提升效果不明显 ； 后者为三元组增加文本描述
内容 X 形成四元组 (S,P,O,X)， 并利用 X 信息进行短语
消歧 。 该方法修改元组结构 ， 采用此思路的方法较少 。
仅词汇表映射环节 。 AGENDAIL 系统
[51]
将模仿
学习结合进语义解析器的训练过程中 ， 使得所生 成
逻辑形式减少一个数量级 ， 在保持精度的同时提高
运行速度 ； Reddy 等人
[52]
将结构表示的依存解析树先
转换为其二值表示形式 s- expression， 后转换为 λ-
calculus 表达式 ； UDepLambda 系统
[53]
以 Reddy 等人的
系统为基础 ， 将 s-expression 替换为通用依赖树库
（ universal dependencies， UD） ， 实现跨语言解析性能 。
2.1.2 复述
复述方法采用各类人工模板或规则 ， 将问题改
写为中间形式打分得到最优改写 。
PARASEMPRE 系统流程图如图 8 所示 ， 其中粗
线和细线分别表示正确与错误的答案生成路线 。
PARASEMPRE 系统
[23]
使用 5 个人工定义模板将问题
转换为逻辑形式 z ， 后使 用预先定义好的规则和词汇
表将每个逻辑形式 z 转换为一组自然语言 c ， 后使用
联合模型与向量空间模型作为复述模型对自然语言 -
逻辑形式元组 (c,z) 打分 ， 使用得分最高元组的逻辑
形式 z 检索 KG 获得答案 。
OQA 系统
[54]
使用预先定义的操作符与模板 ， 将(g
� evector"� �� 
� q�ܼ?��<�����a�I�����Z�0B�<w�<���M��<�9��v뮺�Z�<�;#=��"=��c<[<�=ѼEc=L�����<br�;X�D=(��<$����V<I�|�(ī�=A�:4Bi<���;�����֐<y*���*��<r�f<?�����!�Kwv<G-�;��s<0�<�7	;<.=�ۉ�s�3�A��3h<���;��̼����<�Y��Irӻ9�a�P�K���P�]{����U<J,����2<lh�y	 �ET\=<8s��Op���<����oc�;&����9=�ӻ:&�j�E���<�W<��a8�k�<aC=�*��������<)����*żJn=������<���<����B������ne�ٕ:�@����F�ƻ
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$27cf5092-fe72-4521-9ac7-2cdfa156fbfe(f
�"text�"2�"
�"PARASEMPRE 系统
[23]
使用 5 个人工定义模板将问题
转换为逻辑形式 z ， 后使 用预先定义好的规则和词汇
表将每个逻辑形式 z 转换为一组自然语言 c ， 后使用
联合模型与向量空间模型作为复述模型对自然语言 -
逻辑形式元组 (c,z) 打分 ， 使用得分最高元组的逻辑
形式 z 检索 KG 获得答案 。
OQA 系统
[54]
使用预先定义的操作符与模板 ， 将
用户问题提炼为语法正确 、 用词准确的标准问题 ， 并
将该标准问题转换为相应结构的 SPARQL 查询 ， 后
将该查询语句中的词语重新改写为 KG 中存在的相
似实体关系名并进行打分排序 。 该系统可使得问题
更标准 ， SPARQL 查询更贴近 KG 内容 ， 但该方法使
用的操作符与模板需线下构建 ， 如 KG 或问题集变
动 ， 则无法实现在线动态更新 。
2.2 传统信息检索
传统信息检索以信息抽取的视角重新构思解决
KGQA 的方案 ， 通过提取问题主 题实体的 KG 子图 ，
从中抽取出与主题实体数跳内的相关节点作为候选
答案集 ， 通过提取问题和答案等信息的人工特征 ， 作
Fig.6 Lexicon
˝…6 ·˚»ª–í
Fig.7 Logic form
˝…7 ´ß…›—˛˚‰
Fig.8 Workflow of PARASEMPRE system
˝…8 PARASEMPRE ˇµ˝‡`÷‡Ì˝…
1848
ˁ ଊ ጊ
X X X D F B KP S H
陈子睿 等 ： 开放领域知识图谱问答研究综述
为答案排序依据以获得最优答案 。 该方法与传统语
义解析方法无直接关联 ， 但传统语义解析受到该方
法的启发 ， 对技术演变方向产生重大影响 。 通过指
定的查询语句模板完成自然语言到查询语句的转
换 ， 对 KG 信息的利用主要基于词汇表映射 ， 但可解
释性较低 ， 答案节点主要通过结合权重的人工特征
进行提取 。
该方法最初通过 JACANA 系统
[20]
实现 ， 依次得
到问题特征与答案特征来获得答案 。
（ 1） 问题特征 。 对问题执行依存分析 ， 将分析结
果转化为问题图 （ question graph） 。 问题图共有问题
词 （ qword） 、 问题焦点 （ qfocus） 、 问题动词 （ qverb） 和
问题主题 （ qtopic） 4 个特征
[20]
， 其中问题主题即主题实
体 ， 用于寻找相关 Freebase 网页页面以构成该系统主
题 图 （ topic graph）。 以 问 题 “ What is the name of
Justin Bieber brother?” 为例 ， 该问题对应的问题图如
图 9 所示 ， 每个圆角矩形代表一个单词 ， 单词特征通
过等号对应标记 ， 其中 justin 和 bieber 为问题主题 。
（ 2） 答案特征 。 在 Freebase 内检索问题图中主题
实体数跳内的所有节点 ， 包括实体 、 属性两类节点 ，
形成主题图 。 其中 ， 一个重要的特征是关系与问题
的相关度 ， 该特征值通过检索人工收集 Reverb 谓词
与 Freebase 关系的映射所得的关系表 ReverbMapping
获得 ； 其次 ， 将属性和带方向的关系也作为各节点的
特征类型 。（ 1） 中举例的问题所得主题图如图 10 所
示 ， 主题实体为 Justin Bieber， 圆角矩形代表实体 ， 矩
形代表属性 ， 有向边代表关系 。
获得问题图 、 主题图特征后 ， 将问题图所有特征
与主题图中每个节点的特征成对连接形成特征集 ，
捕获问题与答案节点的关联信息 。 使用 L1 正则化逻
辑回归模型对主题图中的每个节点进行二分类 ， 提
取答案节点 。
因 KG 为 KGQA 的信息源 ， 该方法通过聚焦在可
能性较高的节点 ， 减小搜索空间 ， 提高问答效果 。 该
思想对 KGQA 方法的发展具有深远影响 。
2.3 三元组匹配
三元组匹配方法最初由 AquaLog
[55- 56]
、 FREyA
[57]
为代表的早期 RDF 问答系统
[58-59]
提出 ， 将自然语言问
题映射为三元组表示 ， 后通过相似性度量从 RDF 数
据检索相似三元组得到答案 。 现经过转变 ， 分别形
成以问题拆分和问题复述为首要环节的两类流水线
方法 ， 并应用于开放领域知识图谱问答 。 但三元组
匹配方法在简单问题上的效果并不理想 ， 在 Web-
Questions 基线上的最高精确度指标没有超过 37.5%，
通过人工指定的多个查询语句模板完成自然语言问
题到查询语句的转换 ， 而对 KG 信息的利用仅通过人(g
� evector"� �� 
� 	옼m��;/�Ӽ�ӎ��a<�i��?U=^d\��̼�g�<F4���ۦ;��ļHg<�c=t'O= Q6<�2����=�s��5�;<�;�F�<U�u�u�t��[ù�Y�� ټ�F򼃐�<@L���ߊ���	<���g�D��W��Ge׻lb�fxG��h��L��nl�<�˞<֐���=̍���������]ڻf*��^]��b<�།�<�����w�C޻37��s���������<�,_����;@��<��<nzʻ_?�<	�����Q��x��<�_g���D�������<
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� text� 2� 
� 据检索相似三元组得到答案 。 现经过转变 ， 分别形
成以问题拆分和问题复述为首要环节的两类流水线
方法 ， 并应用于开放领域知识图谱问答 。 但三元组
匹配方法在简单问题上的效果并不理想 ， 在 Web-
Questions 基线上的最高精确度指标没有超过 37.5%，
通过人工指定的多个查询语句模板完成自然语言问
题到查询语句的转换 ， 而对 KG 信息的利用仅通过人
为定义的模板及表达式进行实体关系匹配 。 三元组
匹配方法可通过三元组形式解释系统的答案来源 ，
采用该方法的系统较少 ， 未形成大规模应用 。
2.3.1 问题拆分+翻译+三元组排序流水线
Bao 等人
[22]
以问题拆分为首要环节 ， 将三元组匹配
方法细化为 3 个步骤 ： 问题拆分 、 翻译和三元组排序 。
（ 1） 问题拆分环节 。 使用图 11 的 4 类依存解析树
模板完成问题拆分 ， 通过子问题答案取交集作为最
终答案 。
（ 2） 翻译环节 。 将步骤 （ 1） 所得子问题或原问题
使用图 12所示的 CYK（ Cocke-Younger-Kasami） 算法
[60]
，
结合人工给定的 4 764 个问题模式模板与 133 445 个关
系字符串表达式 ， 按照跨度 （ span） 由小至大的顺序 ，
将自然语言问题翻译为对应跨度对应的答案三元 组 。
（ 3） 三元组排序环节 。 根据特征 ， 将步骤 （ 2） 所
Fig.9 Question graph generated by Freebase
˝…9 Freebase Éœ‡Éµ˜˛˚Ìâ˝…
Fig.10 Topic graph generated by dependency parsing
˝…10 ÒÀ·æ•Ö˛öÉœ‡Éµ˜Ö÷Ìâ˝…
1849
ˁ ଊ ጊ
X X X D F B KP S H
Journal of Frontiers of Computer Science and Technology计算机科学与探索 2021, 15(10)
得的 KG 三元组进行排序 。 使用的特征包括 ： 答案包
含原问题的单词个数 、 问题包含的疑问词数量 、 三元
组转换成功的跨度个数 、 翻译所得的三元组总个数
等 。 将上述特征结合最小错误率训练算法 （ minimum
error rate training， MERT）
[61]
调节特征权重训练模型 。
2.3.2 问题复述+翻译+三元组排序流水线
TAQA 系统
[62]
以问题复述为首要环节 ， 将第一类
方法的环节 （ 1） 改为问题复述环节 。 使用人工预定
义模板对自然语言问题进行改写 ， 表述为与 KG 三元
组具有相似词汇 、 语法结构的多个新问题 。 目的是
解决用户的口语词汇及表达方式给系统带来的解析
匹配困难 。
2.4 话语模板
传统语义解析方法同时考虑词汇 、 结构信息 ， 并
完成词汇映射工作 ， 而本节话语模板则先构造语义
结构的中间形式 ， 后将词汇形式映射结果嵌入语义
结构中 。
该方法核心思想在于问题与逻辑形式间建立一
个如图 13 所示的表示问题语义结构的中间形式 ， 之
后使用 KG 数据实例化该中间形式 ， 得到对应的逻辑
查询 。 中间形式可分为语义结构模板与查询图两
种 。 传统语义解析复述方法的中间形式为同时包含
语义结构与词汇映射的完整结构 ， 而本节的中间形
式则单纯为语义结构 。
2.4.1 语义结构模板
语义结构模板使用包含占位符的 SPARQL 模板
或包含变量的领域独立逻辑形式 ， 表示问题语义结
构 ， 并分别使用 KG 数据实例化占位符或变量直接得
到检索答案的查询语句或逻辑形式 。
Kwiatkowski 等人
[18]
实现领域独立逻辑形式的语
义结构模板 ， 如图 14 所示 。 自然语言问题首先使用
CCG 与 Wikitionary 的词信息构建包含变量的领域独
立逻辑形式 ， 以密切反映句子结构 ， 之后使用本体常
量将变量映射到最终的逻辑形式 ， 最后使用手工指
定的算法计算线性模型参数 ， 排序生成最终逻辑形
Fig.11 Dependency parsing tree template
˝…11 ÒÀ·æ‰â˛ö˚÷˜£°å
Fig.12 CYK translation process
˝…12 CYK •›Òº„ý‡Ì
Fig.13 Two forms of utterance-query template
˝…13 »°Óï˜£°åµ˜`‰ÖÖ—˛˚‰
Fig.14 Transformation process of
domain-independent logical form(g
� evector"� �� 
� f��������%ʼ0��;M�޻c��<�����Ÿ����<�BP�kɏ;�d<���<"k�<m�!=�M��k�O��;g��Q���`[Q<q =z$���G��v���uG�c���_��<c�%=)� <rN�\��<穸�4��&]���u�<1������k=̓=j����+=lG���;�g.�ӯ㼩d9��q�;�~<q3�v����ι���z$C��u�<zcF�"l�;�L�����<w���G=A�����;�y�<<a�;�e���<;Uy�o�Ӽ�_o��4=������2���-+����<�^l��P<�|=o�����ߑ�=k&���B��{
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$27cf5092-fe72-4521-9ac7-2cdfa156fbfe(f
� text� 2� 
� Fig.12 CYK translation process
˝…12 CYK •›Òº„ý‡Ì
Fig.13 Two forms of utterance-query template
˝…13 »°Óï˜£°åµ˜`‰ÖÖ—˛˚‰
Fig.14 Transformation process of
domain-independent logical form
˝…14 `ìÓò¶À`¢´ß…›—˛˚‰×“»»`÷‡Ì
1850
ˁ ଊ ጊ
X X X D F B KP S H
陈子睿 等 ： 开放领域知识图谱问答研究综述
式并检索 KG 获得答案 。
2.4.2 查询图
语义结构模板方法受传统信息检索方法的启
发 ， 转向以查询图为中间形式 ， 系统性能得到提升 。
查询图使用无根据图 （ ungrounded graph） 表示问
题语义结构 ， 实例化后的图结构称为有根据图 （ grounded
graph） 或语义查询图 （ semantic query graph） ， 将语义
查询图转换为逻辑形式 。
GRAPHPARSER 系统
[26]
率先引入查询图方法 ，
如图 15 所示 。 以问题 “ What is the capital of Texas?”
为例 ， 系统获得问题后使用 CCG 解析工具中的 C&C
解 析器
[63]
获得问题结构 ； 根据解析结果 ， 各词汇的
POS 标签及词间关系 ， 依据人工规则转换为表示问题
结构的无根据图 ， 该图与 Freebase 不产生直接映射关
系 ； 之后再将无根据图的边与节点映射至所有可能
的 Freebase 关系与实体 ， 得到语义查询图 ， 此类多为
一对多映射 ， 故将产生多种语义查询图 ； 最后利用模
型从问题 、 无根据图 、 语义查询图和 KG 中抽取特征
进行排序 ， 将得分最高的语义查询图转换为逻辑查
询表达式 ， 检索 KG 获得答案 ， 由此将语义解析问题
变为图匹配问题 。
之后 ， Zou 等人
[64]
通过依存树而非 CCG 创建查询
图 ， 获得更优的结构表示 ； SINA
[65]
通过问题关键字与
KG 节点标签的字符串匹配获得资源并构建查询图
完成消歧任务 ， 性能相对于 GRAPHPARSER 系统没
有显著提升 ； Zheng 等人
[66]
通过计算查询图与 SPARQL
查询的图编辑距离计算相似性 ， 自动生成话语模板 ，
但 KG 与问题数据集变动时系统无法动态更新的问
题依旧没有得到解决 。
2.5 查询模板
查询模板方法是话语模板工作的简化 ， 模板的
选择不由问题的话语结构决定 ， 而是所有模板都尝
试进行匹配 ， 对 KG 信息的利用主要基于词汇表映
射 ， 所得结果即为查询语句 ， 可解释性较高 。 使用预
先定义的高通用性查询模板 ， 填充实体 、 关系占位符
以获得查询语句 ， 检索 KG 获得答案 。 模板匹配流水
线由实体链接 、 模板匹配和关系匹配 3 个环节组成 。
2.5.1 模板匹配流水线 +候选排序
Aqqu 系统
[25]
率先使用模板匹配流水线 +候选排
序完成 KGQA。
（ 1） 实体链接环节 。 获得问题词语可匹配的所
有 KG 实体及其置信度 （ 在判断是否匹配的二分类任
Fig.15 Question answering process of query graph method
˝…15 †ØÑﬂ˝…•‰•¤˛˚·ð`÷‡Ì
1851
ˁ ଊ ጊ
X X X D F B KP S H
Journal of Frontiers of Computer Science and Technology计算机科学与探索 2021, 15(10)
务中类别为 true 的概率值 ） 打分 ， 打分通过 CrossWikis
数据集提供的实体别名概率分布值获得 。
（ 2） 模板匹配环节 。 令所得候选实体集充分填
充图 16 中 3 类模板的实体占位符 ei 。 模板涵盖单实
体一跳 、 单实体二跳和二实体二跳三种情况 。
（ 3） 关系匹配环节 。 根据模板的关系数 ， 检索
KG 对应实体的所有关系 ， 以填充模板关系占位符 ri 。
（ 4） 候选排序环节 。 对环节 （ 3） 得到的候选查询
集进一步提取字面匹配值 、 派生匹配值 、 同义词匹配
值和上下文匹配值 4 类模板特征值 ， 结合环节 （ 1） 的
实体置信度等特征 ， 一并输入随机森林 ， 选出最优模
板进行检索 。
2.5.2 模板匹配流水线 +候选排序+外部知识
Text2KB 系统
[67]
受 Aqqu 及结合外部知识思想的
启发 ， 将 Aqqu 各步骤改写为结合外部文本信息的方(g
� evector"� �� 
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;document_id(2&
$27cf5092-fe72-4521-9ac7-2cdfa156fbfe(f
�%text�%2�%
�%集进一步提取字面匹配值 、 派生匹配值 、 同义词匹配
值和上下文匹配值 4 类模板特征值 ， 结合环节 （ 1） 的
实体置信度等特征 ， 一并输入随机森林 ， 选出最优模
板进行检索 。
2.5.2 模板匹配流水线 +候选排序+外部知识
Text2KB 系统
[67]
受 Aqqu 及结合外部知识思想的
启发 ， 将 Aqqu 各步骤改写为结合外部文本信息的方
法以提升性能 ， 即利用搜索引擎所得结果增强实体
链接环节的性能 ； 通过挖掘 CQA（ community question
answering） 数据来改进关系匹配环节的性能表现 ；
通过加入文本语料库统计值来优化候选查询的排
名效果 。
由于一跳 、 二跳查询基本可覆盖简单问题和部
分复杂问题 ， 使得该方法评测效果处于规则模板所
有方法前列 ， 但对于含有丰富语义限制的复杂问题
效果依旧不佳
[67]
。
表 2 给出了基于规则模板方法的小结 。 3 类语义
解析方法皆具有良好的可解释性 。 前 3 类方法仅对
简单问题具有较好的处理能力 ， 涉及复杂多跳问题 ，
Fig.16 Query statement template
˝…16 †ØÑﬂÓï¾ä˜£°å
Table 2 Summary of rule template based methods
表2 基于规则模板的方法小结
类型
传统语义解析
传统信息检索
三元组匹配
话语模板
查询模板
优点
所得的逻辑形式
可执行于 KG， 对
所得答案具有充
分的可解释性
聚焦与问题相关
的 KG 内容 ， 大幅
减小搜索空间
简单问题的语义
匹配度较好
反映问题语义结
构 ， 紧密结合 KG
信息
模板充分对应简
单问题与多关系
复杂问题查询模
式
缺点
词汇表基于简单的
统计方式构建 ， 对
训练数据具有较大
的依赖性
对复杂多关系问题
缺乏表示能力
语义复杂的问题无
法使用三元组如实
捕获原始语义
对复杂多限制问题
的表示能力有限
对复杂多限制问题
的语义捕获能力较
差
方法
直接映射
复述
问题特征 +答案特征
问题拆分 +翻译 +三
元组排序流水线
问题复述 +翻译 +三
元组排序流水线
语义结构模板
查询图
模板匹配流水线 +候
选排序
模板匹配流水线 +候
选排序 +外部知识
文献
[17,49-53,68-70]
[23,54]
[20,71]
[22]
[62]
[18,34,72-74]
[26,64-66]
[25]
[67]
描述
使用语法规则及词汇表完成谓词映射 ，
以高召回率生成逻辑形式用于排序
使用模板或规则将问题改写为中间形
式 ， 提取特征作为评判依据
问题转换为问题图获得特征 ， 主题实
体提取主题图获得答案特征 ， 两者特
征依次结合作为答案选择依据
依赖树模板拆分子问题 ， 结合问题模
式模板和关系表达式字典构造三元
组 ， 使用人工特征排序
复述模板改写问题 ， 依赖树规则构造
三元组 ， 使用人工特征排序
以 SPARQL 或领域独立逻辑形式为模
板形式表示语义结构 ， 利用 KG 数据
实例化模板
以无根据图为语义结构表示形式 ， 利
用 KG 数据实例化得到语义查询图 ，
转换得到逻辑形式
使用流水线提高生成的候选查询召回
率 ， 通过实体 、 关系 、 查询特征筛选查
实体 、 关系流水线结合外部知识提升
性能
1852
ˁ ଊ ጊ
X X X D F B KP S H
陈子睿 等 ： 开放领域知识图谱问答研究综述
后 2 类方法效果较好 。 传统语义解析依赖人工指定
的词汇表 ， 短语映射结果的好坏与数据的质量密切
相关 ； 话语模板方法受到传统信息检索方法的启发
而产生 ， 确立缩小搜索空间的重要性 ； 三元组匹配方
法 对复杂问题的处理能力由问题分解的好坏决定 ；
话语模板综合能力最强 ， 对于复杂问题同样具有解
决能力 ； 查询模板则对人工设定的模板通用性要求
较高 。
基于规则模板方法所含的人工干预较多 ， 导致
系统通用性差 ， 无法方便扩展至其他本体 或拥有更
广泛词汇的新 KG 上 。 但基于规则模板的方法有较
强的可解释性 ， 部分方法的评测结果同样优于其他
基于深度学习方法的基线指标 。
3 基于深度学习的方法
随着深度学习不断发展 ， 各类基于深度学习的
KGQA 方法逐渐被提出和发展 。 初期阶段 ， 在排序
环节会采用基于规则或模板的方法进行实现 ， 之后
则由深度学习方法所取代 。 基于深度学习的方法通
过神经网络模型抽取问题特征完成问答任务 ， 对 KG
信息的利用率较高 ， 主要通过监督和远程监督的方
式完成对 KG 的学习 。 知识图谱嵌入及记忆网络的
可解释性较差 ， 基于神经网络的语义解析 、 查询图 、(g
� evector"� �� 
� O��U����׷���t�tIX<R�׼�T�<��M�,��V�<J����dc<�(|�:�!=�=#=�=H�<<f0�3�a<�v������<��<�	0;�����g仿�ƻf���?7<~�h=(
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$27cf5092-fe72-4521-9ac7-2cdfa156fbfe(f
�"text�!2�!
�!KGQA 方法逐渐被提出和发展 。 初期阶段 ， 在排序
环节会采用基于规则或模板的方法进行实现 ， 之后
则由深度学习方法所取代 。 基于深度学习的方法通
过神经网络模型抽取问题特征完成问答任务 ， 对 KG
信息的利用率较高 ， 主要通过监督和远程监督的方
式完成对 KG 的学习 。 知识图谱嵌入及记忆网络的
可解释性较差 ， 基于神经网络的语义解析 、 查询图 、
信息检索方法可通过问答流程子环节所得的中间结
果推断答案的来由 ， 具有一定的可解释性 ， 可获得比
知识图谱嵌入和记忆网络方法更高的性能表现 。
3.1 知识图谱嵌入
知识图谱嵌入方法作为最基础的深度学习方
法 ， 无需使用规则 、 词汇表 、 语法工具等额外内容 ， 直
接将问题映射为向量特征表示 ， 将候选答案映射到
相同向量空间进行相似度比较 ， 获得最终答案 。 知
识图谱嵌入方法常作为其他神经网络模型组成环节
的一部分 。
最基本的知识图谱嵌入方法 TransE 由 Bordes 等
人
[75]
首次提出 。 TransE 的改进版本
[19]
将问题答案路
径及周围子图编码为嵌入向量 。 如图 17 所示 ， 问题
与答案皆用 R
k×N
的矩阵 W 表示 ， 其中 k 为预先指定
的嵌入空间维度 。
候选答案的得分通过问题表示 f(q) 与候选答案
表示 g(a)的点积获得 ， 训练目标是使正确答案的得分
最高 。
由于 KG 信息量巨大 ， EmbedKGQA 系统
[42]
借鉴
PullNet 算法
[41]
， 针对文献 [75]候选答案集合进行缩减
的需求 ， 提出一种简单的缩减方法 ， 并实现利用知识
图谱嵌入解决复杂多跳问题的功能 ， 效果提升明显 。
VRN
[33]
、 IRN
[76]
与 EmQL
[77]
系统将知识图谱嵌入
完成知识图谱补全的方法应用至 KGQA。 其中 ，
EmQL 首次将 KG 实体与查询语句同时嵌入相同空
间 ， 提高系统在不完整 KG 中的推理问答能力 。
3.2 记忆网络
本节方法基于知识图谱嵌入方法叠加记忆组件
来实现 。
为了让模型能够具有像人类一样的记忆机制 ，
人们创造了诸如记忆网络 （ memory network） 和循环
神经网络 （ recurrent neural networks， RNN） 特殊变体
的长短时记忆模型 （ long short-term memory， LSTM） ，
其中记忆网络模型类似于计算机外存 ， 能够长期存
取大量信息 。 该框架率先由 Weston 等人
[78]
提出并命
名为 MemNN — —以可读写记忆组件为核心的学习
系统 ， 通过将 KG 的所有内容嵌入至向量空间来确
定系统输入输出的自然语言与 KG 查询语言间的
关系 。
MemNNs 系统
[24]
则将 MemNN 记忆网络框架应
用于开放领域知识图谱问答 ， 并提出了重要的简单
问题数据集 SimpleQuestions
[24]
。
MemNNs 系统通过图 18 中的记忆 （ M）、 输入
（ I） 、 输出 （ O） 、 响应 （ R） 、 泛化 （ G） 共 5 个模块的组合
完成架构 。 记忆模块 M 用于存储 KG 三元组 ， 并被剩
Fig.17 Working process of improved TransE
˝…17 TransE ‚˜‰ł°æ–¾„⁄×÷`÷‡Ì
1853
ˁ ଊ ጊ
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Journal of Frontiers of Computer Science and Technology计算机科学与探索 2021, 15(10)
余 4 个模块读写 ； 输入模块 I 用于预处理外部输入 ， 包
括 KG 三元组及自然语言问题的预处理 ； 输出模块 O
用于在 M 中选择与 I 的输出最相关的记忆 ， 并对所得
候选记忆进行打分排序 ； 响应模块 R 用于将 O 提供的
记忆以对应格式输出最终结果 ； 泛化模块 G 用于导入
外部知识更新记忆模块 M 的内容 。 整体工作流程如
图 18 所示 。
Jain 等人
[79]
以 MemNNs 为基础 ， 在 KG 预处理环
节舍去合并相同主谓三元组的过程 ， 但使用词袋结
合位置编码的方法表示问题 q， 在 WebQuestions 数据
集上获得了更优的效果 ； Xu 等人
[39]
以 KV-MemNN 为
基础 ， 通过引入 STOP 策略 ， 设计一种新式查询更新
策略 ， 屏蔽已寻址的内存信息 ， 使得 KV-MemNN 能
够处理复杂问题 。
3.3 基于神经网络的语义解析
本节方法使用神经网络模块对传统语义解析 、(g
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�"text�"2�"
�"合位置编码的方法表示问题 q， 在 WebQuestions 数据
集上获得了更优的效果 ； Xu 等人
[39]
以 KV-MemNN 为
基础 ， 通过引入 STOP 策略 ， 设计一种新式查询更新
策略 ， 屏蔽已寻址的内存信息 ， 使得 KV-MemNN 能
够处理复杂问题 。
3.3 基于神经网络的语义解析
本节方法使用神经网络模块对传统语义解析 、
话语模板的查询图 、 传统信息检索方法的各环节进
行提升 。 除本节程序归纳子方法用于处理复杂问题
外 ， 其他子方法皆用于简单问题的处理 。
3.3.1 神经网络+知识图谱嵌入
对于简单问题的词汇映射部分 ， 主要通过使用
神经网络模块替换传统方法的词汇表完成性能升
级 。 Golub 等人
[80]
的方法如图 19 所示 ， 根据实体提及
召回的候选实体结果 ， 将流行度最高的 10 个候选实
体作为候选实体集 E ， 接着检索候选实体集 E 在 KG
中的所有一跳关系作为候选关系集 P 。 将问题 q 的
独热向量输入 LSTM 获得问题编码 ， 候选实体集 E 、
候选关系集 P 作为输入 ， 系统分别从 E 、 P 集合选取
最优实体 、 关系作为输出 ， 并分别使用一个 CNN 网络
以字符为单位进行编码 ， 获得固定长度的向量表示 ；
然后使用注意力机制解码与问题最相关的实体与关
系 ， 通过语义相似度函数计算解码器所得实体向量
与候选实体对应向量的余弦相似度 ， 选出相似度乘
积最大的
e 、 p 作为输出 ， 用于填充逻 辑查询语句的
实体关系占位符 。 ISS-NR 系统
[81]
则通过神经推理预
训练模型和 GCN 分别获得事实三元组和问题对应
KG 子图的嵌入 ， 同时判断事实三元组的实体关系与
问题对应 KG 子图的相似度 。
3.3.2 神经网络+候选排序
提升简单问题的排序打分工作 ， 主要通过神经
网络模型替换传统方法的统计学习模型来完成 。
Yavuz 等人
[82]
对传统语义解析系统 AGENDAIL 进行
改 进 ， 使 用 BiLSTM（ bi- directional long short- term
memory） 模型对实体前后内容进行向量表示并用于
预测实体的正确类型 ， 排序部分则以实体类型相似
度打分作为重要特征 。
3.3.3 神经网络+复述+候选排序
对于简单问题的排序部分 ， 复述方法同样有所
涉及 。 Dong 等人
[83]
先对问题生成多个改写 q′， 对所得
改写使用 BiLSTM 模型得到向量表示 ， 获得改写问题
与原问题的相似度打分 P(q′|q)， 后使用另一个 BiLSTM
模型编码答案 a ， 获得答案与改写问题的相似度打
分 P(a|q′) ， 最终答案的打分 P(a|q) 通过 P(a|q′)∙P(q′|q)
计算 。
3.3.4 程序归纳
对于复杂多关系问题部分 ， 诸如 SSRP
[84]
、 CIPITR
[85]
、
MRL-CQA
[86]
、 NS-CQA
[87]
等系统 ， 将问题转换为可在
KG 上执行并获得答案的程序序列 ， 而非语义解析的
逻辑形式 。
3.3.5 神经网络模块组合
本类方法也有诸如 Andreas 等人
[31]
的特殊实现 。
该工作针对不同的问题 ， 组合神经网络子模块 ， 对应
Fig.18 Workflow of MemNNs framework
˝…18 MemNNs ¿ò…Ü`÷‡Ì˝…
Fig.19 Neural network models to complete
lexical mapping
˝…19 Éæ¾›˝ł´ç˜£—˝˝Œ‡É·˚»ªÓ‡Éä„⁄×÷
1854
ˁ ଊ ጊ
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陈子睿 等 ： 开放领域知识图谱问答研究综述
形成特定的神经网络模型 ， 用 于获得问题的答案 ， 常
规对多个候选逻辑形式的排序 ， 转换为对多种不同
组合模型的排序 。
3.4 基于神经网络的查询图
回顾查询图方法 ， 其关键步骤在于无根据图到
语义查询图的实例化转换 ， 排序多个语义查询图并
转换最优语义查询图为逻辑形式得到结果 。 基于
神经网络的方法在上述实例化转换和排序环节均
有涉及 。
3.4.1 神经网络+答案特征
针对无根据图到语义查询图的映射环节 ， 最先
由 STAGG 系统
[27]
使用 CNN 模型完成关系映射 ； STF
系统
[88]
与 STAGG 系统的不同在于使用 MCCNN 完成
关系映射 ， 实验证明 MCCNN 比 CNN 更适合关系的
特征抽取 。
3.4.2 神经网络+问题特征+图特征
针对语义查询图的排序环节 ， Bao 等人
[89]
使用(g
� evector"� �� 
� �B��<��()�N���q�;|��}��<����L�<���<;�,���:u�ȼ<	k=��s��S�KUz����ͦ<�ID��V���m�<.F=��y=r<�#�<��ͼ���$G�pRB=M��:h�$��i�<!

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$27cf5092-fe72-4521-9ac7-2cdfa156fbfe(f
�!text�!2�!
�!3.4.1 神经网络+答案特征
针对无根据图到语义查询图的映射环节 ， 最先
由 STAGG 系统
[27]
使用 CNN 模型完成关系映射 ； STF
系统
[88]
与 STAGG 系统的不同在于使用 MCCNN 完成
关系映射 ， 实验证明 MCCNN 比 CNN 更适合关系的
特征抽取 。
3.4.2 神经网络+问题特征+图特征
针对语义查询图的排序环节 ， Bao 等人
[89]
使用
CNN 对问题和语义查询图进行编码并完成相似度分
析 ； Luo 等人
[90]
使用 BiGRU（ bi-directional gate recurrent
unit） 完成上述工作 ； Maheshwari 等人
[40]
使用自注意力
的槽位匹配方法进行排序 。
GGNN（ gate graph neural networks） 系统
[36]
使用
与 STAGG 完全相同的图生成框架 ， 但在 STAGG 基
础上使用 CNN 与 GGNN 分别对问题和语义查询图
进行向量化 ， 使用所得两向量乘积代表的相似度打
分作为排序依据 。
以问题 “ What was the first Taylor Swift album?”
为例 ， 如图 20 所示 ， CNN 将问题映射到长度固定为
dw 的向量表示 。 在问题序列首尾加入特殊开始和结
尾标记 ＜ s＞ 和 ＜ f＞ ， 使用 |Lw| ×dw 矩阵 W 将问题序
列转换为嵌入向量 ， 其中 Lw 为词汇表 ， 以后各词嵌入
向量输入双层 CNN+Pooling 层 ， 连接全连接层 H 得
到最终表示向量 vq 。
GGNN 如图 21 所示抽取图中各节点与边的类型
标签 ， 将它们切分为字符序列 ， 并使用矩阵 W 获得标
签的词向量表示 hl 。
之后使用矩阵 A∈R
|V|×2|V|
与 A′∈R
|V|×2|R|
表示图信
息 ， 其中 V 为节点集合 ， R 为关系集合 ， A 表示节点
间的连接信息 ， A′表示边的方向类型信息 。 获得这
些信息后 ， 首先将每个节点和边的向量表示求和 ， 然
后 使用非线性变换 ， 迭代得到图中代表答案的变量
节点向量表示 ， 将结果输入全连接层及线性整流函
数 （ rectified linear unit， ReLU） ， 获得答案节点的最终
向量表示 vg 。
在获得答案节点向量表示 vg 与问题向量表示 vq
后 ， 通过余弦相似度分析得到最优语义查询图 ， 并转
换为相应的查询语句 。
Xu 等人
[91]
在编码端进行改进 ， 同时结合问题的
词序 、 依存句法以及成分句法的分析结果作为输入 ，
对问题进行编码并获得 性能提升 。
Fig.20 Mapping structure of CNN
˝…20 CNN Ó‡Éä‰Æ„„
Fig.21 Representation of label vector
˝…21 –Œ˙'·˚ˇò`¿–í˚¾
1855
ˁ ଊ ጊ
X X X D F B KP S H
Journal of Frontiers of Computer Science and Technology计算机科学与探索 2021, 15(10)
3.4.3 剪枝 +集束搜索
此方法为一类特殊的实现 。Lan 等人
[43]
通过控
制查询图的生成过程处理复杂多约束 、多关系问
题。对于单关系多约束问题 ，在查询图生成阶段 ，每
获得一个约束就对应进行图剪枝操作 ；对于复杂多
关系问题 ，则使用集束搜索在扩展关系时仅考虑最
佳关系而非全部关系 ，进而减少搜索空间 。
3.5 基于神经网络的信息检索
该类方法主要使用神经网络模型完成候选答案
排序和关系匹配，或使用外部知识完成候选答案排序。
3.5.1 神经网络 +候选排序
传统信息检索方法的核心要点是检索主题实体
在KG 上的相邻实体作为候选答案 ，通过排序获得最
终答案。
本小节所述系统使用神经网络模型提升排序环
节的性能 。其中 MCCNNs 系统
[92]
使用 MCCNN 卷积
得到问题答案路径 、类型、上下文 3 类特征，并学习候
选答案的嵌入向量表示 ，将两者同时作为评分函数
的输入获得相似度评分 ；Hao 等人
[93]
使用交叉注意力
机制表示问题与候选答案 。实验结果显示交叉注意
力机制的效果优于 MCCNN 。
3.5.2 神经网络 +关系匹配
神经网络模型同样可用于传统信息检索中的关
系匹配环节。
Yu等人
[35]
将关系名以关系名本身与组成关系的
单词两级表示 ，使用BiLSTM 进行编码并排序 。
本小节模型较为多样 ，模型呈现出复杂度递增
的趋势 。Mohammed 等人
[94]
评测深度学习与传统方(g
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�#text�#2�#
�"机制表示问题与候选答案 。实验结果显示交叉注意
力机制的效果优于 MCCNN 。
3.5.2 神经网络 +关系匹配
神经网络模型同样可用于传统信息检索中的关
系匹配环节。
Yu等人
[35]
将关系名以关系名本身与组成关系的
单词两级表示 ，使用BiLSTM 进行编码并排序 。
本小节模型较为多样 ，模型呈现出复杂度递增
的趋势 。Mohammed 等人
[94]
评测深度学习与传统方
法的效果差异 ，探寻深度学习对 KGQA 的有效贡献 ，
关注简单问题的回答 ，将问题处理环节分解为实体
检测、实体链接、关系预测与特征组合 4 步。
接着使用 SimpleQuestions 数据集对各子环节及
系统整体组合效果进行评测 。整体流程如图 22 所
示。实体检测环节，BiLSTM 与条件随机场（conditional
random fields，CRF）分别实现 93.1% 与 90.2% 的 F1
值；结合实体链接方法后 ，两者整体 R@1 分别为
67.8%与66.6%；关系预测环节 ，BiGRU、CNN 与逻辑
回归（logical regression ，LR）的 R@1 分别为 82.3% 、
82.8%和74.7%；系统整体的预测准确率中 ，BiLSTM+
BiGRU 的表现最好 ，为74.9%，CRF+B iGRU 的表现
次之，为73.7%，而CRF+LR 的准确率为 69.9%。
由上可知，对于简单问题的 KGQA 而言，传统规
则模板方法有能力取得与深度学习方法相近的准确
率，深度学习方法的实验结果更优 ，但没有与传统规
则模板方法拉开明显的差距 。
3.5.3 神经网络 +候选排序 +外部信息
本小节介绍使用外部知识回答问题的方法 。
MCCNN 系统
[28]
结合主题实体对应的维基百科
（Wikipedia）页面信息 ，过滤系统返回的不正确答案 ；
Talmor 等人
[38]
使用计算树（computation tree）分析问
题语义并分解为多个子问题 ，同时从 KG 和搜索引擎
中提取子问题答案 ，最后将各子问题答案取交集获
得最终答案 ；GRAFTNet 系统
[37]
提出问题表示图 ，用
于确定答案在 KG 与文本数据中的存在情况 。
表3 给出了基于深度学习方法的小结 。知识图
谱嵌入方法作为所有深度学习方法的基础 ，对简单
问题使用问题答案相似度比对的方法获得答案 ；记
忆网络方法通过记忆模块与知识图谱嵌入的结合 ，
实现简单问题问答性能的进一步提升 ，记忆网络结
构具有较大的扩展性 ；基于神经网络的语义解析与
信息检索方法在简单问题处理方面的性能基本接
近，区别在于是否可生成查询语句 ，在复杂问题方
面，基于神经网络的语义解析在近几年产生了程序
归纳方法 ，而基于神经网络的信息检索在该方向目
前进展较少 ；基于神经网络的查询图目前为较理想
的方法，可同时处理简单问题与复杂问题 ，但其在搜
索空间的缩减方面仍有待提高 。
表4 汇总了本文介绍的所有知识图谱问答方法 ，
包括每种方法的文献和原理描述 。
Fig.22 Evaluation flow
˝…22 ˘À†â`÷‡Ì
1856
ˁ ଊ ጊ
X X X D F B KP S H
陈子睿 等 ： 开放领域知识图谱问答研究综述
Table 3 Summary of deep learning based methods
表 3 基于深度学习的方法小结
类型
知识图谱
嵌入
记忆网络
基于神经
网络的语
义解析
基于神经
网络的查
询图
基于神经
网络的信
息检索
优点
无需使用任何人工定
义的特征参与运算
扩展组合性较强 ，可
灵活修改各组件功能
特性
具有良好的简单问题
处理能力 ，以及一定
的复杂问题处理能力
具有复杂多跳和多限
制问题的处理能力
对简单问题的处理效
果较优
缺点
缺乏对先验知
识的应用
复杂多跳问题
处理能力较低
对复杂多限制
问题的处理能
力较弱
剪枝缩小搜索
空 间 技 术 欠
佳，待排序的
结果冗余
缺少可解释性
方法
知识图谱嵌入
相似度
记忆模块+知识
图谱嵌入
神经网络+知识
图谱嵌入
神经网络+候选
排序
神 经 网 络+ 复
述+候选排序
程序归纳
神经网络模块
组合
神经网络+答案
特征
神经网络+问题
特征+图特征
剪枝+集束搜索
神经网络+候选
排序
神经网络+关系
匹配
神经网络+候选
排序+外部信息
文献
[19,33,41-42,75-77,95]
[24,32,39,78-79]
[21,30,80-81,96]
[82]
[83]
[84-87]
[31]
[27，88]
[36，40，89-91]
[43]
[92-93，97-99]
[29，35，94，100](g
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�"text�"2�"
�"神经网络+问题
特征+图特征
剪枝+集束搜索
神经网络+候选
排序
神经网络+关系
匹配
神经网络+候选
排序+外部信息
文献
[19,33,41-42,75-77,95]
[24,32,39,78-79]
[21,30,80-81,96]
[82]
[83]
[84-87]
[31]
[27，88]
[36，40，89-91]
[43]
[92-93，97-99]
[29，35，94，100]
[28，37-38，101]
描述
计算问题与答案的嵌入向量相似度获得最
优答案
以知识图谱嵌入相似度为基础 ，设计记忆组
件存储 KG，提升候选答案检索能力
使用神经网络获得问题与候选答案的向量
表示，计算相似度
使用神经网络获得答案类型打分作为重要
排序依据
改写问题 ，神经网络分别将“问题-改写”和
“改写-答案”评分作为最终打分
问题转换为可在 KG 上执行的程序序列 ，按
执行顺序检索问题答案
人工预先设计神经网络子模块 ，针对不同问
题组合出不同结构的神经网络模型用以解
析问题语义
使用神经网络表示候选关系 ，与问题做相似
度比较作为关系选择依据 ，构建语义查询图
使用神经网络同时表示问题与语义查询图 ，
评测两者相似度作为语义查询图的选择依
单关系多约束问题与多关系问题分别使用
剪枝操作和集束搜索减小搜索空间
同神经网络 +知识图谱嵌入方法 ，但直接返
回最佳答案
同神经网络 +答案特征方法 ，但直接返回最
佳关系
结合外部信息 ，对候选答案进行筛选或补充
Table 4 Summary of open-domain knowledge graph question answering methods
表 4 开放领域知识图谱问答方法总结
类型
基于规则模
板的方法
基于深度学
习的方法
名称
传统语义解析
传统信息检索
三元组匹配
话语模板
查询模板
知识图谱嵌入
记忆网络
基于神经网络的语义解析
基于神经网络的查询图
基于神经网络的信息检索
文献
[17，23，47-54，68-70]
[20，71]
[22，55-62]
[18，26，34，63-66，72-74]
[25，67]
[19，33，41-42，75-77，95]
[24，32，39，78-79]
[21，30-31，80-87，96]
[27，36，40，43，88-91]
[28-29，35，37-38，92-94，97-101]
描述
同时完成结构和词汇到 KG 的映射
以实体或关系为单位 ，基于特征比较相似度
以三元组为单位 ，基于特征比较相似度
表述语义结构后填充 KG 实体关系使之实例化
按照实体链接 、关系抽取 、候选查询排序的流水线
顺序执行得到查询语句
通过问题与答案的嵌入表示 ，获得答案打分
以知识图谱嵌入为基础 ，引入记忆模块存储 KG
使用神经网络完成传统方法中的映射和排序工作
使用神经网络完成查询图中的实例化和打分工作
使用神经网络完成信息检索中的答案排序工作
1857
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X X X D F B KP S H
Journal of Frontiers of Computer Science and Technology计算机科学与探索 2021, 15(10)
4 知识图谱问答相关资源
本章首先介绍作为 KGQA 信息源的常用通用领
域知识图谱 ，然后介绍基于这些通用领域知识图谱
的信息构建而成的开放领域问答数 据集。
4.1 通用领域知识图谱
通用领域知识图谱作为问答系统的信息源 ，是
整个系统的核心组件 ，问答效果与知识图谱的信息
质量直接关联 。下述 4 个通用领域知识图谱是开放
领域知识图谱问答常用的 KG。
Freebase 是一个开放共享 、协同构建的大规模数
据库，基于 RDF 三元组模型构建并采用图数据库进
行底层存储 。其知识表示框架主要包含对象 、事实、
类型和属性 4 个要素 ，使用复合值类型 （compound
value types，CVT）来处理多元关系 。
DBpedia 是世界上最大的多领域知识本体之一 ，
也是语义网应用的一个典型范例 。它从维基百科词
条中提取结构化资源 ，增强维基百科搜寻功能 ，并将
其他数据集联结至维基百科 。通过语义技术 ，使维
基百科页面信息获得更多的语义应用 。
YAGO 是一个三元组质量高 、概念覆盖广的链接
数据库，其核心同为维基百科 ，却以较高的准确率将
维基百科与 WordNet
[102]
两个数据源进行连接 ，以三元
组的关系类型为单位 ，计算连接所得的三元组准确
率平均达 97%。这使得 YAGO 本体既从维基百科的
海量数据获益 ，又利用了 WordNet 清晰的概念分类 。
Wikidata
[103](g
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�text�2�
�YAGO 是一个三元组质量高 、概念覆盖广的链接
数据库，其核心同为维基百科 ，却以较高的准确率将
维基百科与 WordNet
[102]
两个数据源进行连接 ，以三元
组的关系类型为单位 ，计算连接所得的三元组准确
率平均达 97%。这使得 YAGO 本体既从维基百科的
海量数据获益 ，又利用了 WordNet 清晰的概念分类 。
Wikidata
[103]
的目标是构建一个免费开放 、多语
言、任何人或机器都可以编辑修改的大规模链接知
识图谱。Wikidata 起源于维基百科 ，已作为维基百科
的后台支持知识库使用 ，同样以页面作为基本组织
单元，实体代指最顶层的对象 。
4.2 开放领域问答数据集
开放领域问答数据集随着知识图谱问答技术的
发展而不断被开发 ，数据集间的比较如表 5 所示。
Free917
[50]
的问题类型没有限制 ，但以房地产领
域为主，数据形式为（问题，λ-calculus 表达式） ，数据
集的问题通过将 Freebase 的某个属性作为答案 ，人工
提出与之相关的自然语言问题获得 。
WebQuestions 使用Google Suggest API随机获取
以Wh 疑问词开头并仅含单个实体的 10 万个问题，由
AMT（Amazon mechanical turk）工人通过 Freebase 实
体页面的内容回答 。由于采用先提问后解答的问题
构建流程 ，该数据集的问题完全独立于 Freebase ，相
比Free917 更加自然多样化 ，但仅提供问题答案 ，不
提供检索出答案的查询语句 。
SimpleQuestions 以研究系统覆盖面为目的 ，收集
一个纯简单问题的数据集 。数据由统一资源标志符
（uniform resource identifier，URI）标识 ，数据形式为
（主语 URI，关系 URI，宾语 URI） ，每个问题与知识图
谱Freebase 2M
[19]
的一个事实三元组匹配 。
FactoidQuestions
[104]
以SimpleQuestions 作为训练
数据，将Freebase 中的三元组通过神经网络模型自动
转换为自然语言问题 ，得到问答对数据 。该方法所
得问题质量优于模板方法所得质量 ，数据的形式为
（ （主语URI，关系URI，宾语URI） ，问题） 。
ComplexQuestions
[105]
的目标是构建一个多限制
问题数据集 ，测试 KGQA 系统在复杂多限制问题上
Table 5 Comparison of open-domain question answering dataset
表 5 开放领域问答数据集的比较
背景KG
Freebase
DBpedia+YAGO
DBpedia+Wikidata
提供答案
否
是
是
否
数据集
Free917
WebQuestions
SimpleQuestions
FactoidQuestions
ComplexQuestions
WebQuestionsSP
ComplexWebQuestions
GraphQuestions
PathQuestion
QALD
LC-QuAD
问题数
917
5 810
108 442
31 021 369
2 100
4 737
34 689
5 166
7 106
50~500
5 000~30 000
查询形式
λ-calculus
无
三元组
三元组
无
SPARQL
SPARQL
SPARQL
路径
SPARQL
SPARQL
实体数
733
4 525
131 684
未提供
未提供
904 938
未提供
未提供
2 215
383
5 042~21 258
关系数
852
未提供
1 837
未提供
未提供
695
未提供
596
14
378
615~1 310
问题结构
简单
84%简单
[105]
简单
简单
复杂
简单
复杂
复杂
复杂
复杂
复杂
1858
ˁ ଊ ጊ
X X X D F B KP S H
陈子睿 等 ： 开放领域知识图谱问答研究综述
的能力 。 创建者分别从 WebQuestions 的训练集和测
试集选取 596 和 326 个问题 ， 从搜索引擎得到 878 个
问 题 ， 从文献 [106]获得 300 个问题组成该数据集 。 该
数据集不提供查询语句 。
WebQuestionsSP
[107]
重新审视语义解析逻辑形式
数据的价值 ， 证明逻辑形式数据有助于 KGQA 性能
提升 ， 并以 WebQuestions 数据集为基础进行创建 。
其中共有 1 073 个 WebQuestions 问题无法提供对应
答案的完整解析 。
ComplexWebQuestions
[108](g
� evector"� �� 
� ,E@���V�*)��
q;�ˣ<
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	������ٮ(


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	testuser6(e
;document_id(2&
$27cf5092-fe72-4521-9ac7-2cdfa156fbfe(f
� text� 2� 
� 数据集不提供查询语句 。
WebQuestionsSP
[107]
重新审视语义解析逻辑形式
数据的价值 ， 证明逻辑形式数据有助于 KGQA 性能
提升 ， 并以 WebQuestions 数据集为基础进行创建 。
其中共有 1 073 个 WebQuestions 问题无法提供对应
答案的完整解析 。
ComplexWebQuestions
[108]
从 WebQuestionsSP 数据
集中检索符合条件的 SPARQL 查询 ， 据此自动创建
更复杂的查询 ， 生成 AMT 工人可以理解的查询语句 ，
并由 AMT 工人将查询语句解释为自然语言问题 。
GraphQuestions
[109]
是首个具有明确特征的问题
集 ， 用于考察不同问题特征对问答过程的影响 。 问
题通过 KG 创建的多个查询模板生成对应查询图 ， 保
留高质量的查询图交由众包转换为问题 。
PathQuestion
[110]
以 Freebase 为 KG， 提取彼此为 2
至 3 跳关系的实体及对应路径 ， 利用模板生成问题 。
为提高生成问题的多样性 ， 构建者搜索互联网 、
WebQuestions 和 WikiAnswers
[69]
数据集确定 Freebase
内的同义关系词 ， 改写模板生成的问题 ， 以丰富所生
成问题的词汇丰富度 。
QALD
[111- 115]
是 CLEF（ Conference and Labs of the
Evaluation Forum） 的一项评估子任务 ， CLEF 从 2011
年开始每年举办一次 ， 每次提供多个训练集和测试
集 。 所提供的问题中 ， 复杂多关系和多限制问题约
占 38%。
LC-QuAD
[116-117]
创建一组 SPARQL 模板和种子实
体 ， 提取种子实体对应的 DBpedia 子图 ， 每个子图均
包含 RDF 图中距离种子实体两跳范围内的所有三元
组 ， 使用这些三元组实例化 SPARQL 模板来创建
SPARQL 查询 。
5 知识图谱问答方法评测
本章首先介绍评测 KGQA 系统常用的指标类
型 ， 然后选取 3 个经典的数据集对比不同方法间的性
能差异并进行分析 。
5.1 评测指标
对知识图谱问答系统进行评测时 ， 通常使用 4 种
指标 ： 准确率 、 精度 、 召回率和 F1。 其中除准确率是
以问题集整体为单位进行计算外 ， 其他 3 个指标均以
单个问题为计算单位 。
设系统针对单个问题返回的答案集内存在多个
正确答案 ， 令 Q 为问题集 ， q为问题集内的单个问题 ，
t 为系统预测正确的问题总数 ， ranki 为第 i 个问题对
应答案集中第一个正确答案的排名 ； 对单个问题 q 而
言 ， 令 A 为系统返回答案集 ， G 为黄金标准答案集
（ 每个问题对应的一组预期正确答案 ） ， precj 为系统
返回的答案列表中 ， 自顶向下以第 j 个正确答案为下
界 ， 取下界以上部分为子答案集计算所得的精度 。
5.1.1 准确率
准确率 （ accuracy） 表示系统回答正确的问题数
占问题总数的比例 ， 若单个问题同时拥有多个正确
答案 ， 则视系统同时返回全部答案为正确 。 其计算
公式如下 ：
accuracy(Q)= t
||Q （ 1）
Hits@K 是一个基于准确率进行定义的指标 。 若
按某顺序排列答案列表 ， 前 K 个答案中至少存在一
个正确答案则为 1 hit， 反之没有正确答案则为 0 hit，
最终计算整个问题集的 hit 平均值 。 K 值大小由任务
具体需求人工定义 。
5.1.2 精度
精度 （ precision） 表示对于单个问题而言 ， 系统返
回的正确答案数占系统返回的总答案数的比例 。 其
计算公式如下 ：
precision(q)= |A⋂G|
||A （ 2）
5.1.3 召回率
召回率 （ recall） 表示对于单个问题而言 ， 系统返
回的正确答案数占系统返回的黄金标准答案的比
例 。 其计算公式如下 ：
recall(q)= |A⋂G|
||G （ 3）
5.1.4 F1
F1 值表示精度与召回率的加权平均值 ， 是系统
性能总体水平的综合体现 。 其计算公式如下 ：
F1=2× precision×recall
precision+recall （ 4）
对于上述 3 种指标 ， 有分别对应的 precision@K 、
recall@K 和 F1@K 指标 ， 计算方式同 Hits@K ， 考察范
围 K 由人为指定 ， 皆以系统返回答案列表的前 K 个
答案作为考察范围进行计算 。
1859
ˁ ଊ ጊ
X X X D F B KP S H(g
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� a�K���E<&'��v��}�#<���x��<��񿼂JA=�Լ$�:1��8\�<�ާ<��;�O};�'��X<g�R�"<�;�:�=$�<#j��e��9���iޥ��2�;��<	��:J���=���'W�ǕO���'�O�
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2
	testuser6(e
;document_id(2&
$27cf5092-fe72-4521-9ac7-2cdfa156fbfe(f
� text� 2� 
� F1=2× precision×recall
precision+recall （ 4）
对于上述 3 种指标 ， 有分别对应的 precision@K 、
recall@K 和 F1@K 指标 ， 计算方式同 Hits@K ， 考察范
围 K 由人为指定 ， 皆以系统返回答案列表的前 K 个
答案作为考察范围进行计算 。
1859
ˁ ଊ ጊ
X X X D F B KP S H
Journal of Frontiers of Computer Science and Technology计算机科学与探索 2021, 15(10)
系统的 F1 有两种计算方法 micro-F 1 和 macro-
F1， 区别在于计算时是否将问题集中尚未回答的问
题的指标考虑在内 。 micro-F 1 通过计算已回答问题
的精度与召回率的平均值获得 ； macro-F 1 则通过同
时计算未回答问题的精度和召回率并取平均值获
得 。 本文使用 marco-F 1 值作为评测指标 。
除了上述 4种指标外 ， 还有两种用于衡量系统返 回
答案集优劣的评测指标 mAP（ mean average precision）
与 MRR（ mean reciprocal rank） ， 答案集的优劣通过正
确答案在答案列表中的相对位置评价 。
5.1.5 mAP
mAP 计算系统返回的答案集内 ， 自顶向下分别
以各正确答案所在位置为下界 ， 取下界以上部分为
子答案集计算所得精度的平均值 。 其计算公式如下 ：
mAP(Q)= 1
||Q∑
i=1
||Q
∑
j∈|A⋂G|
precj （ 5）
5.1.6 MRR
MRR 计算答案集内第一个正确答案所在位置的
倒数平均值 。 其计算公式如下 ：
MRR(Q)= 1
||Q∑
i=1
||Q
1
ranki
（ 6）
假设以 “ 三原色是哪几种 ?” 和 “ 德国三大汽车品
牌是什么 ?” 两个问题构成一个问题集 ， 问题的黄金标
准答案分别是 “ 绿色 ” “ 红色 ” “ 蓝色 ” 和 “ 奔驰 ” “ 宝马 ”
“ 大众 ” 。 这两个问题与问题集的评测指标值如图 23
所示 。
5.2 指标分析
通过对主流数据集的筛选分析 ， 本文选取 3 个数
据集进行评测 。 通过 4.2 节的描述可知 ， 3 个数据集
各具特点 ： SimpleQuestions 为简单问题数据集 ， 通过
单个三元组即可解答 ， 系统仅需给定候选实体与候
选关系中置信度最高的一个实体和一个关系 ， 即可
构成查询语句并获得宾语答案 ； WebQuestions 含 84%
的简单问题与 16%的复杂问题 ， 可视为复杂问题与简
单问题的折衷 ； 而 ComplexQuestions 全部为复杂问
题 ， 涉及多跳关系与多限制条件 ， 回答难度较大 。
5.2.1 SimpleQuestions
在 SimpleQuestions 数据集上进行实验的系统 ，
所得指标如图 24 所示 。
记忆网络早期方法受记忆网络结构的限制 ， 仅能
解决简单问题且效果一般 。 MemNN
[78]
的设计初衷并
非用于解决开放领域问题 ； MemNNs
[24]
对 MemNN 进
行修 改使得系统更适配于 Freebase 及 SimpleQuestions
数据集 ， 但提升效果一般 ； 对于不使用 KG 预处理技
术的记忆网络方法
[79]
， 其性能指标甚至低于最初的
MemNN 方法 。 可见 ， 将 KG 存储于记忆模块整体检
索的实际效果并不理想 。
如图 24 所示 ， 剩余方法皆与神经网络模型进行
结合且准确率均高于 70.9%。 根据编码器分别在问
题的词级和字符级构建表示的研究可知
[80,96]
， 令编码
器在字符级与词级分别构建问题表示 ， 并分别用于
实体链接与关系抽取环节的效果 ， 比单纯在字符级
构建问题表示完成上述任务的效果好 。
基于神经网络的查询图方法 ， 准确率上限为
72.8%； 单纯使用知识图谱嵌入方法回答问题的准确
率上限为 75.4%； 其余基于神经网络的信息检索方
法 ， 效果普遍更优 。 将神经网络模型抽取的特征用
于候选排序环节或用于实体 、 关系抽取环节 ， 对系统
准 确率的提升效果相近 ， 对于排序环节 ， 使用
MCCNN
[28]
抽取特征的效果较好 ； 对于实体和 关系抽
Fig.23 Example of evaluation metric
˝…23 ˘À†âÖ‚–Œ˚¾Àý˝…
1860
ˁ ଊ ጊ
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陈子睿 等 ： 开放领域知识图谱问答研究综述
取环节 ， 将实体链接与关系抽取视为两个独立环节
的方法
[71](g
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2
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$27cf5092-fe72-4521-9ac7-2cdfa156fbfe(f
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�"MCCNN
[28]
抽取特征的效果较好 ； 对于实体和 关系抽
Fig.23 Example of evaluation metric
˝…23 ˘À†âÖ‚–Œ˚¾Àý˝…
1860
ˁ ଊ ጊ
X X X D F B KP S H
陈子睿 等 ： 开放领域知识图谱问答研究综述
取环节 ， 将实体链接与关系抽取视为两个独立环节
的方法
[71]
普遍没有联合抽取方法
[98]
（ 即同时考虑实体
和关系两者与原问句相似度 ） 的效果好 。
5.2.2 WebQuestions
在 WebQuestions 数据集上进行实验的系统 ， 所
得指标如图 25 所示 。
使用直接映射的传统语义解析方法与传统信息
检索方法作为系统实现的性能 ， 基本作为 KGQA 在
此数据集的最低指标 ； 使用复述方法的传统语义解
析可提升一定的效果 ， 但相比深度学习方法对系统
的提升而言 ， 提升幅度较小 。
若单独使用知识图谱嵌入作为 KGQA 的核心方
法进行实现 ， 其效果处于传统语义解析方法中的较
高位置 ， 虽相比传统语义解析方法而言性能提升幅
度不大 ， 但省去了人工参与特征设置的步骤 ， 证明了
深度学习方法的有效性 。
如图 25所示 ， 剩余方法的 F1指标皆不低于 40.8%。
基于模板规则的查询模板方法仍能与基于深度学习
的方法性能相比较 ， F1 最高可取得 52.2%的成绩 ， 想
继续提升性能则可尝试使用神经网络模块 。
Fig.24 Accuracy of SimpleQuestions related systems
˝…24 SimpleQuestions ˇà„Øˇµ˝‡¾«¨•´˚
Fig.25 F1 of WebQuestions related systems
˝…25 WebQuestions ˇà„Øˇµ˝‡F1 Öµ
1861
ˁ ଊ ጊ
X X X D F B KP S H
Journal of Frontiers of Computer Science and Technology计算机科学与探索 2021, 15(10)
在基于神经网络的信息检索方法中 ， 若神经网络
模型处理短语映射 ， 则对应的性能指标介于 40.8%~
42.9%之间 ， 想获得更大的提升 ， 需要使用基于神经
网络的查询图方法 ， 可获得至少 52.5%的 F1 值 。 其
中使用 CNN 结合问题特征与图特征排序语义查询图
的方法
[89]
可获得本类方法目前的最高性能 。
可获得更优效果的方法包括 MCCNN
[28]
系统 ， 该
系统使用维基百科页面的信息去除候选答案中的不
正确项 。 其次 ， 包括两种基于神经网络的语义解析
方法 。 Yavuz 等人
[82]
将实体类型打分作为一个重要的
排序因素 ； Dong 等人
[83]
使用复述方法 ， 先对改写问题
与原问题的相似度打分 ， 之后对答案与相应改写问
题的相似度打分 ， 两者相乘作为最终的排序依据 。
记忆网络在实现多跳查询后
[39]
， 性能得到极大提
升 ， 接近于该数据集的最佳值 。
5.2.3 ComplexQuestions
在 ComplexQuestions 数据集上进行实验的系统 ，
所得指标如图 26 所示 。
有效用于解决复杂问题的方法并不多 ， 主要以基
于神经网络的查询图方法为主 ， 该方法可对复杂多跳
和多限制问题进行很好的图形化描述 。 一种可用于
解决复杂问题的基于神经网络的信息检索方法
[38]
， 将
复杂问题分解为多个子问题逐个解决 ， 子问题通过
同时检索 KG 与搜索引擎获得答案 ， 问题最终的答案
通过子问题答案取交集获得 。
对于基于神经网络的查询图方法 ， 以神经网络
模 块抽取的问题特征和图特征作为语义查询图的排
序依据的方法
[36]
， 不如在语义查询图的构建阶段就采
用低召回 、 高精度方式完成的方法效果好
[43]
。 例如因
问题增加限制条件或关系个数而需要对语义查询图
进行扩展时 ， 仅选择语义查询图的最佳扩展方向而
非所有可能的方向进行扩展 ， 可减轻排序模型的负
担 ， 以提高问答效果 。
6 未来研究方向
通过上述分析比较可以看出 ， 开放领域知识图
谱问答已经取得一定进展 ， 但现存的开放领域知识
图谱问答方法仍有许多局限性 ， 面临许多挑战 。 本
章给出开放领域知识图谱问答的一些未来研究方向 。
6.1 解决知识图谱不完整问题
由于通用领域 KG 的内容通常是稀疏且不完整
的 ， 导致系统无法从通用领域 KG 获得足够的信息以
回答问题 。 对此 ， 人们试图引入外部文本语料库作
为开放领域知识库问答系统的另一信息源 ； 或根据(g
� evector"� �� 
� �(�)�!������5�:ń<4�����;�r��f^G��"�<c1���c;>�ռT0n=�pd;�-��ֹ�J��o<?�ݼ�1;=��<�K=�Ck=(<���<	켑7�i���W��=�Z2<���!�=)��-/T�D�*�{�d<J���2�j�<�$H�17�<�P�<�W�������1�j;�l�/N�<;����WqG�U��9�$��!�������g=��w��G�����ÿ��G�<����������<�i=)���~Ǝ<��ȼ�;��0��t0�<�|��}�T������^����<�ຈ'<x��<����� �	����㫼��I=,2
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�&text�&2�&
�&谱问答已经取得一定进展 ， 但现存的开放领域知识
图谱问答方法仍有许多局限性 ， 面临许多挑战 。 本
章给出开放领域知识图谱问答的一些未来研究方向 。
6.1 解决知识图谱不完整问题
由于通用领域 KG 的内容通常是稀疏且不完整
的 ， 导致系统无法从通用领域 KG 获得足够的信息以
回答问题 。 对此 ， 人们试图引入外部文本语料库作
为开放领域知识库问答系统的另一信息源 ； 或根据
KG 目前已有的知识推理得到 KG 缺失的知识 ， 以解
决 KG 不完整的问题 。
目前有两种与外部文本语料库结合的方式 ： 一
种是语料库所提供的数据作为 KGQA 各环节所利用
的特征信息 ， 提高 KGQA 各环节的性能表现 ； 另一种
是将语料库提供的数据作为 KGQA 系统的答案来
源 ， 补充 KG 所缺失的实体信息 。 但目前已有的利用
外部文本语料库的方法通常仅将外部文本语料库作
为系统的唯一 KG， 或将 KG 与外部文本语料库信息
视为单个 KG 整体 ， 如何更加充分利用彼此独有的信
息 ， 以更巧妙的方式将 KG 与外部文本语料库进行结
合 ， 是未来需要研究的内容 。
6.2 结合知识图谱推理
对于 KG 推理方法 ， 目前常使用知识图谱嵌入完
成事实三元组的推理工作 ， 但使用该技术预测缺失
事实的效果不佳 ， 尤其对于包含长尾关系的三元
组 。 而目前知识图谱推理的工作除了知识图谱嵌入
方法外 ， 还有使用 GNN 模型和统计关系学习 （ statis-
tical relational learning， SRL） 等方法 ， 这些工作都可
作为 KGQA 结合的方向进行探究 。 如何充分利用已
有的三元组获得高置信度的推理结果 ， 仍需进一步
研究 。
6.3 精确提取语义信息
由于 KGQA 处理的问题通常是一句简短且语义
Fig.26 F1 of ComplexQuestions related systems
˝…26 ComplexQuestions ˇà„Øˇµ˝‡F1 Öµ
1862
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陈子睿 等 ： 开放领域知识图谱问答研究综述
信 息有限的自然语言问题 ， 抽取出丰富且精确的语
义信息具有一定难度 。 对此 ， 人们通常采用传统的
实体关系抽取流水线方法或预训练模型来提高语义
信息的提取能力 。
针对实体关系抽取流水线方法 ， 人们常通过提高
候选实体与候选关系的召回率 ， 而将消歧选优工作统
一交给单个模型来实现 。 这种方法不仅会造成含有
噪声的巨大搜索空间 ， 降低系统精度 ， 还将大幅提高
问答所需时长 。 如何在保证结果高精度的同时保持
实体关系的高召回率是未来需要解决的问题之一 。
6.4 利用预训练模型
针对预训练模型 ， 其高效的实体关系抽取表现
得益于预训练过程中海量的文本训练数据 ， 使得预
训练模型在 KGQA 问答训练数据较少的情况下 ， 仍
可获得相对传统实体关系流水线方法更优的性能体
现 。 但如何更加充分地结合 KGQA 系统 ， 利用好预
训练模型内的先验知识 ， 同样是待研究的一个方向 。
6.5 有效处理复杂问题
由于复杂问题涉及多跳关系或多限制条件 ， 导
致用户提高了对系统语义分析能力的要求 。 针对复
杂问题语义分析难度大的情况 ， 人们通常采用基于
神经网络的查询图方法和基于神经网络的信息检索
方法进行解决 。
对于基于神经网络的查询图方法 ， 目前主要通
过提高语义查询图的召回率后进行排序的方法 ， 或
在语义查询图生成过程中及时完成剪枝工作的方
法 ， 得到复杂问题的语义解析结果 。 但如 5.2.3 小节
ComplexQuestions 数据集的实验结果所示 ， 这些方法
的效果与较为成熟的简单问题 KGQA 方法相比 ， 仍
有较大差距 。 如何在语义查询图生成过程中减少候
选数量 ， 提高语义查询图的生成质量 ， 是需要进一步
研究的问题 。
对于基于神经网络的信息检索方法 ， 目前主要
通过将单个复杂问题分解为多个子问题 ， 各子问题
使用基于神经网络的信息检索方法进行解答 ， 问题
最终的答案通过子问题答案取交集获得 。 但应如何
合理地完成子问题分解 ， 并充分结合基于神经网络
的信息检索方法在简单问题上的有效性 ， 是未来的
一个研究方向 。
7 总结
问答系统能自动回答人类提出的自然语言问
题 ， 开放领域知识图谱问答作为问答系统与通用领
域知识图谱的融合 ， 具有十分重要的意义 。 本文对
开放领域知识图谱问答进行了研究综述 ， 介绍了 5 种
基于规则模板的知识图谱问答方法 ， 描述了 5 种基于
深度学习的知识图谱问答方法 ， 对知识图谱问答常(g
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一个研究方向 。
7 总结
问答系统能自动回答人类提出的自然语言问
题 ， 开放领域知识图谱问答作为问答系统与通用领
域知识图谱的融合 ， 具有十分重要的意义 。 本文对
开放领域知识图谱问答进行了研究综述 ， 介绍了 5 种
基于规则模板的知识图谱问答方法 ， 描述了 5 种基于
深度学习的知识图谱问答方法 ， 对知识图谱问答常
用的 4 个知识图谱及 11 个问答数据集进行了介绍 ， 在
3 个问答数据集上比较了不同方法间的性能差异 ， 最
后展望了开放领域知识图谱问答的未来研究方向 。
参考文献：
[1] SINGH V, DWIVEDI S K. Question answering: a survey of
research, techniques and issues[J]. International Journal of
Information Retrieval Research, 2014, 4(3): 14-33.
[2] GREEN B F, ALICE K W, CHOMSKY C, et al. Baseball:
an automatic question- answerer[M]. New York: ACM,
1961: 219-224.
[3] WOODS W A. Progress in natural language understanding:
an application to lunar geology[M]. New York: ACM,1973:
441-450.
[4] BERNERSLEE T, HENDLER J, LASSILA O. The semantic
web[J]. Scientific American, 2001, 284(5): 34-43.
[5] SHADBOLT N, HALL W, BERNERS-LEE T. The semantic
web revisited[J]. IEEE Intelligent Systems,2006, 21(3): 96-101.
[6] PUJARA J, HUI M, GETOOR L, et al. Knowledge graph
identification[M]. Berlin: Springer, 2013: 542-557.
[7] BOLLACKER K, EVANS C, PARITOSH P, et al. Freebase:
a collaboratively created graph database for structuring human
knowledge[C]//Proceedings of the 2008 ACM SIGMOD
International Conference on Management of Data, Vancouver,
Jun 10-12, 2008. New York: ACM,2008: 1247-1250.
[8] AUER S, BIZER C, KOBILAROV G, et al. DBpedia: a
nucleus for a web of open data[M]. Berlin: Springer,2007:
722-735.
[9] SUCHANEK F M, KASNECI G, WEIKUM G. YAGO: a
core of semantic knowledge unifying WordNet and Wikipedia
[C]//Proceedings of the 16th International Conference on
World Wide Web, Banff, May2007. New York: ACM,2007:
697-706.
[10] WOOLDRIDGE M, JENNINGS N R. Intelligent agents:
theory and practice[J]. Knowledge Engineering Review,
1995, 10(2): 115-152.
[11] MLADEMIC D. Text-learning and related intelligent agents:
a survey[J]. IEEE Intelligent Systems & Their Applications,
2002, 14(4): 44-54.
[12] FAST E, CHEN B, MENDELSOHN J, et al. Iris: aconver-
1863
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�text�2�
�a survey[J]. IEEE Intelligent Systems & Their Applications,
2002, 14(4): 44-54.
[12] FAST E, CHEN B, MENDELSOHN J, et al. Iris: aconver-
1863
ˁ ଊ ጊ
X X X D F B KP S H
Journal of Frontiers of Computer Science and Technology计算机科学与探索 2021, 15(10)
sational agent for complex tasks[J]. arXiv:1707.05015, 2017.
[13] DIEFENBACH D, LOPEZ V, SINGH K, et al. Core techni-
ques of question answering systems over knowledge bases:
a survey[J]. Knowledge and Information Systems,2017, 55
(3): 529-569.
[14] CHAKRABORTY N, LUKOVNIKOV D, MAHESHWARI G,
et al. Introduction to neural network based approaches for
question answering over knowledge graphs[J]. arXiv: 1907.
09361, 2019.
[15] FU B, QIU Y, TANG C, et al. A survey on complex question
answering over knowledge base: recent advances and challenges
[J]. arXiv:2007.13069, 2020.
[16] DENG C Y, ZENG G F, CAI X Q, et al. A survey of
knowledge based question answering with deep learning[J].
Journal on Artificial Intelligence,2020, 2(4): 157-166.
[17] BERANT J, CHOU A, FROSTIG R, et al. Semantic parsing
on Freebase from question-answer pairs[C]//Proceedings of
the 2013 Conference on Empirical Methods in Natural
Language Processing, Seattle, Oct18-21, 2013. Stroudsburg:
ACL, 2013: 1533-1544.
[18] KWIATKOWSKI T, CHOI E, ARTZI Y , et al. Scaling semantic
parsers with on-the-fly ontology matching[C]//Proceedings
of the 2013 Conference on Empirical Methods in Natural
Language Processing, Seattle, Oct18-21, 2013. Stroudsburg:
ACL, 2013: 1545-1556.
[19] BORDES A, CHOPRA S, WESTON J. Question answering
with subgraph embeddings[C]//Proceedings of the 2014
Conference on Empirical Methods in Natural Language
Processing, Doha, Oct25-29, 2014. Stroudsburg: ACL,2014:
615-620.
[20] YAO X C, VAN DURME B. Information extraction over
structured data: question answering with Freebase[C]//
Proceedings of the 52nd Annual Meeting of the Association
for Computational Linguistics, Baltimore, Jun 22-27, 2014.
Stroudsburg: ACL, 2014: 956-966.(g
� evector"� �� 
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�text�2�
�Proceedings of the 52nd Annual Meeting of the Association
for Computational Linguistics, Baltimore, Jun 22-27, 2014.
Stroudsburg: ACL, 2014: 956-966.
[21] YIH W T, HE X D, MEEK C. Semantic parsing for single-
relation question answering[C]//Proceedings of the 52nd
Annual Meeting of the Association for Computational Lin-
guistics, Baltimore, Jun 22- 27, 2014. Stroudsburg: ACL,
2014: 643-648.
[22] BAO J W, DUAN N, ZHOU M, et al. Knowledge- based
question answering as machine translation[C]//Proceedings of
the 52nd Annual Meeting of the Association for Computational
Linguistics, Baltimore, Jun 22- 27, 2014. Stroudsburg: ACL,
2014: 967-976.
[23] BERANT J, LIANG P. Semantic parsing via paraphrasing
[C]//Proceedings of the52nd Annual Meeting of the Association
for Computational Linguistics, Baltimore, Jun 22- 27,
2014. Stroudsburg: ACL,2014: 1415-1425.
[24] BORDES A, USUNIER N, CHOPRA S, et al. Large-scale
simple question answering with memory networks[J]. arXiv:
1506.02075, 2015.
[25] BAST H, HAUSSMANN E. More accurate question answering
on Freebase[C]//Proceedings of the 24th ACM International
on Conference on Information and Knowledge Management,
Melbourne, Oct 2015. New York: ACM,2015: 1431-1440.
[26] REDDY S, LAPATA M, STEEDMAN M. Large-scale sem-
antic parsing without question-answer pairs[J]. Transactionsof
the Association for Computational Linguistics, 2014, 2(1):
377-392.
[27] YIH W T, CHANG M W, HE X, et al. Semantic parsing via
staged query graph generation: question answering with
knowledge base[C]//Proceedings of the53rd Annual Meeting
of the Association for Computational Linguistics and the
7th International Joint Conference on Natural Language
Processing, Beijing, Jul26-31, 2015. Stroudsburg: ACL,2015:
1321-1331.
[28] XU K, REDDY S, FENG Y, et al. Question answering on
Freebase via relation extraction and textual evidence[C]//
Proceedings of the 54th Annual Meeting of the Association
for Computational Linguistics, Berlin, Aug7-12, 2016. Strou-(g
� evector"� �� 
� 򥊼w��;-F���4�;�>�<�W�:��<P���	��H3<�;��<�h��cD>=9T�9���$mW��Ԁ�K�!V�8�1�a�ɻpH:�.�<ϩ=��c�D�A�����1�<�5h;.�x<j�:�U�<K�ԼJ:ㆽ��)�#�ܼD��[Ү;��?<��4��=���DI=�8�(�(� ����h�1�;���O�:�
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�text�2�
�Freebase via relation extraction and textual evidence[C]//
Proceedings of the 54th Annual Meeting of the Association
for Computational Linguistics, Berlin, Aug7-12, 2016. Strou-
dsburg: ACL, 2016: 2326-2336.
[29] LIANG C, BERANT J, LE Q, et al. Neural symbolic
machines: learning semantic parsers on Freebase with weak
supervision[C]//Proceedings of the 55th Annual Meeting of
the Association for Computational Linguistics, Vancouver,
Jul 30-Aug 4, 2017. Stroudsburg: ACL,2017: 23-33.
[30] XU K, FENG Y , HUANG S, et al. Hybrid question answering
over knowledge base and free text[C]//Proceedings of the
26th International Conference on Computational Linguistics,
Osaka, Dec11-16, 2016. Stroudsburg: ACL,2016: 2397-2407.
[31] ANDREAS J, ROHRBACH M, DARRELL T, et al. Learning
to compose neural networks for question answering[C]/ /
Proceedings of the 2016 Conference of the North American
Chapter of the Association for Computational Linguistics:
Human Language Technologies, San Diego, Jun 12- 17,
2016. Stroudsburg: ACL,2016: 1545-1554.
[32] MILLER A H, FISCH A, DODGE J, et al. Key-value memory
networks for directly reading documents[C]//Proceedings
of the 2016 Conference on Empirical Methods in Natural
1864
ˁ ଊ ጊ
X X X D F B KP S H
陈子睿 等 ： 开放领域知识图谱问答研究综述
Language Processing, Austin, Nov 1-4, 2016. Stroudsburg:
ACL, 2016 : 1400-1409.
[33] ZHANG Y , DAI H, KOZAREV A Z, et al. Variational reasoning
for question answering with knowledge graph[J]. arXiv:
1709.04071, 2017.
[34] CUI W, XIAO Y, WANG H, et al. KBQA: learning question
answering over QA corpora and knowledge bases[J]. VLDB
Endowment, 2017, 10(5): 565-576.
[35] YU M, YIN W, HASAN K S, et al. Improved neural
relation detection for knowledge base question answering
[C]//Proceedings of the55th Annual Meeting of the Association
for Computational Linguistics, Vancouver, Jul 30- Aug 4,
2017. Stroudsburg: ACL,2017: 571-581.
[36] SOROKIN D, GUREVYCH I. Modeling semantics with(g
� evector"� �� 
� TxS���<<i�
���;�v�<�i3��m=x�<��Ố��;1��;�9�;ͬ���<��L����=������y�1��.������<P�; ;=��[����DF'����:Q��<�</Ѽ�|�<�9��[M�<4�B�亂�4:��<�����:񒄼V7�p*�<�S��44=r���H#�R���A讼�.���'���<��5=*�<m�;;�K�n@*���;�*ֽQ�0�aͼ��<6Lr������J=d��<2��w9=l=��
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�text�2�
�for Computational Linguistics, Vancouver, Jul 30- Aug 4,
2017. Stroudsburg: ACL,2017: 571-581.
[36] SOROKIN D, GUREVYCH I. Modeling semantics with
gated graph neural networks for knowledge base question
answering[C]//Proceedings of the27th International Conference
on Computational Linguistics, Santa Fe, Aug 20-26, 2018.
Stroudsburg: ACL, 2018: 3306-3317.
[37] SUN H, DHINGRA B, ZAHEER M, et al. Open domain
question answering using early fusion of knowledge bases
and text[C]//Proceedings of the2018 Conference on Empirical
Methods in Natural Language Processing, Brussels, Oct31-
Nov 4, 2018. Stroudsburg: ACL,2018: 4231-4242.
[38] TALMOR A, BERANT J. The web as a knowledge-base for
answering complex questions[C]//Proceedings of the 2018
Conference of the North American Chapter of the Association
for Computational Linguistics: Human Language Technologies,
New Orleans, Jun1-6, 2018. Stroudsburg: ACL,2018: 641-651.
[39] XU K, LAI Y X, FENG Y S, et al. Enhancing key- value
memory neural networks for knowledge based question
answering[C]//Proceedings of the 2019 Conference of the
North American Chapter of the Association for Computational
Linguistics, Minneapolis, Jun2019. Stroudsburg: ACL,2019:
2937-2947.
[40] MAHESHWARI G, TRIVEDI P, LUKOVNIKOV D, et al.
Learning to rank query graphs for complex question answering
over knowledge graphs[C]//LNCS 11778: Proceedings of
the 18th International Semantic Web Conference, Auckland,
Oct 26-30, 2019. Cham: Springer,2019: 487-504.
[41] SUN H, BEDRAX-WEISS T, COHEN W W. PullNet: open
domain question answering with iterative retrieval on know-
ledge bases and text[C]//Proceedings of the2019 Conference
on Empirical Methods in Natural Language Processing and
the 9th International Joint Conference on Natural Language
Processing, Hong Kong, China, Nov3-7, 2019. Stroudsburg:
ACL, 2019: 2380-2390.
[42] SAXENA A, TRIPATHI A, TALUKDAR P. Improving multi-
hop question answering over knowledge graphs using know-(g
� evector"� �� 
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��������;^Z���@�;q���r(����g�<)��<R^(��0=g$��h�0�6��V7/��_��$��Q�~�����;�6��n�i<f�Fp.��Tü�r�z�<:<�<����_Q=n�!�M�@:.ҡ�/6��tl�p[�'b�<H|��JI<�A=9Z��?�<,rM�;��:C?׼&�=L=�-�t�&�{�<R��yŲ<��xto�	p��|��~��/n˼�=��E��5�"=���<��&<H��<�KJ�������<F_==�f�0�ü_VX��D�;�D�Ѽ3�w��!�;ɭ��Լr;=��� )\�j�;�N���
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�text�2�
�Processing, Hong Kong, China, Nov3-7, 2019. Stroudsburg:
ACL, 2019: 2380-2390.
[42] SAXENA A, TRIPATHI A, TALUKDAR P. Improving multi-
hop question answering over knowledge graphs using know-
ledge base embeddings[C]//Proceedings of the 58th Annual
Meeting of the Association for Computational Linguistics,
Jul 5-10, 2020. Stroudsburg: ACL,2020: 4498-4507.
[43] LAN Y S, JIANG J. Query graph generation for answering
multi- hop complex questions from knowledge bases[C]//
Proceedings of the 58th Annual Meeting of the Association
for Computational Linguistics, Jul 5- 10, 2020. Stroudsburg:
ACL, 2020: 969-974.
[44] WANG X, ZOU L, WANG C K, et al. Research on know-
ledge graph data management: a survey[J]. Journal of Soft-
ware, 2019, 30(7): 2139-2174.
王鑫 , 邹磊 , 王朝坤 , 等 . 知识图谱数据管理研究综述 [J].
软件学报 , 2019, 30(7): 2139-2174.
[45] LIANG P. Lambda dependency-based compositional semantics
[J]. arXiv:1309.4408, 2013.
[46] WONG Y, MOONEY R. Learning synchronous grammars
for semantic parsing with lambda calculus[C]//Proceedings
of the45th Annual Meeting of the Association for Computational
Linguistics, Prague, Jun 23- 30, 2007. Stroudsburg: ACL,
2007: 960-967.
[47] KWIATKOWKSI T, ZETTLEMOYER L, GOLDWATER S,
et al. Inducing probabilistic CCG grammars from logical
form with higher- order unification[C]//Proceedings of the
2010 Conference on Empirical Methods in Natural Language
Processing, Cambridge, Oct 9-11, 2010. Stroudsburg: ACL,
2010: 1223-1233.
[48] ZETTLEMOYER L S, COLLINS M. Learning to map
sentences to logical form: structured classification with
probabilistic categorial grammars[J]. arXiv:1207.1420, 2012.
[49] YAHYA M, BERBERICH K, ELBASSUONI S, et al.
Natural language questions for the web of data[C]//Proceedings
of the 2012 Joint Conference on Empirical Methods in
Natural Language Processing and Computational Natural
Language Learning, Jeju Island, Jul12-14, 2012. Stroudsburg:
ACL, 2012: 379-390.
[50] YAHYA M, BERBERICH K, SSUONI S E B, et al. Robust(g
� evector"� �� 
� z�R�9G6;'�~��*�P�����w�ļ����`���;h�N;}h?<��:ͱ�<ܥ׼�c;���XAѼT,a�>$J�t��������Z;8��E�<ur<�����j�˒���!<F�;w=k7G=i���<<p���+�!�e��al���:X<���ͷ:�!=:���5=���8S��������<*t�;jN�G�<�O�=�W�6#�<.7��[����R�<�X��ռ�U ���=Oh9Z�ڼ��<�
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�text�2�
�Natural Language Processing and Computational Natural
Language Learning, Jeju Island, Jul12-14, 2012. Stroudsburg:
ACL, 2012: 379-390.
[50] YAHYA M, BERBERICH K, SSUONI S E B, et al. Robust
question answering over the web of linked data[C]//Procee-
dings of the22nd ACM International Conference on Informa-
tion and Knowledge Management, New York, Oct 2013.
New York: ACM,2013: 1107-1116.
[51] BERANT J, LIANG P. Imitation learning of agenda-based
semantic parsers[J]. Transactions of the Association for
1865
ˁ ଊ ጊ
X X X D F B KP S H
Journal of Frontiers of Computer Science and Technology计算机科学与探索 2021, 15(10)
Computational Linguistics, 2015, 3: 545-558.
[52] REDDY S, TCKSTRM O, COLLINS M, et al. Transforming
dependency structures to logical forms for semantic parsing
[J]. Transactions of the Association for Computational Ling-
uistics, 2016, 4(2):127-140.
[53] REDDY S, TCKSTRM O, PETROV S, et al. Universal
semantic parsing[C]//Proceedings of the 2017 Conference
on Empirical Methods in Natural Language Processing,
Copenhagen, Sep9-11, 2017. Stroudsburg: ACL,2017: 89-101.
[54] FADER A, ZETTLEMOYER L, ETZIONI O. Open question
answering over curated and extracted knowledge bases[C]//
Proceedings of the 20th ACM SIGKDD International Conf-
erence on Knowledge Discovery and Data Mining, New
York, Aug24-27, 2014. New York: ACM,2014: 1156-1165.
[55] LOPEZ V, MOTTA E. Ontology-driven question answering
in AquaLog[C]//LNCS 3136: Proceedings of the 9th Inter-
national Conference on Applications of Natural Languages
to Information Systems, Salford, Jun 23- 25, 2004. Berlin,
Heidelberg: Springer, 2004: 89-102.
[56] LOPEZ V, UREN V, MOTTA E, et al. AquaLog: an
ontology-driven question answering system for organizational
semantic intranets[J]. Social Science Electronic Publishing,
2007, 5(2): 72-105.
[57] DAMLJANOVIC D, AGATONOVIC M, CUNNINGHAM H.
Natural language interfaces to ontologies: combining synt-
actic analysis and ontology- based lookup through the user(g
� evector"� �� 
� �rü�g�<�[U�R��>퟼�,�V��>4����a�<ʶ<��;ۼ�x=�Ӽ#`/�JuM<��s��bL��
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�text�2�
�2007, 5(2): 72-105.
[57] DAMLJANOVIC D, AGATONOVIC M, CUNNINGHAM H.
Natural language interfaces to ontologies: combining synt-
actic analysis and ontology- based lookup through the user
interaction[M]. Berlin: Springer, 2010: 106-120.
[58] KAUFMANN E, BERNSTEIN A, FISCHER L. NLP-
Reduce: a“ naive” but domain-independent natural language
interface for querying ontologies[C]//Proceedings of the 4th
European Semantic Web Conference, Innsbruck, Jan2007.
[59] LOPEZ V, UREN V S, SABOU M R, et al. Cross ontology
query answering on the semantic web: an initial evaluation
[C]//Proceedings of the 5th International Conference on
Knowledge Capture, Redondo Beach, Sep 1-4, 2009. New
York: ACM,2009: 17-24.
[60] MANACHER G K. An improved version of the Cocke-
Younger-Kasami algorithm[J]. Computer Languages, 1978,
3(2): 127-133.
[61] OCH F J. Minimum error rate training in statistical machine
translation[C]//Proceedings of the 41st Annual Meeting of
the Association for Computational Linguistics, Sapporo, Jul
7-12, 2003. Stroudsburg: ACL,2003: 160-167.
[62] YIN P, DUAN N, KAO B, et al. Answering questions with
complex semantic constraints on open knowledge bases[C]//
Proceedings of the 24th ACM International Conference on
Information and Knowledge Management, Melbourne, Oct
19-23, 2015. New York: ACM,2015: 1301-1310.
[63] BOS J, CLARK S, STEEDMAN M, et al. Wide- coverage
semantic representations from a CCG parser[C]//Proceedings
of the 20th International Conference on Computational Lin-
guistics, Geneva, Aug23-27, 2004: 1240-1246.
[64] LEI Z, HUANG R, WANG H, et al. Natural language
question answering over RDF—a graph data driven approach
[C]//Proceedings of the 2014 ACM SIGMOD International
Conference on Management of Data, Snowbird,Jun 22- 27,
2014. New York: ACM,2014: 313-324.
[65] SHEKARPOUR S, MARX E, NGOMO A C, et al. SINA:
semantic interpretation of user queries for question answering
on interlinked data[J]. Journal of Web Semantics,2015, 30:
39-51.(g
� evector"� �� 
� /��9v�;ϊ����j�`x�J�:��<I���m�<�=�<?�;�2�;;/x�:�<Z�H��� <�j�6��N���qW�,�<��I��)�<cM;������<�);�e1ڼ,�'<[|1=�?�;�wR�F�^=t<��q��f�4�=a��O�;������<�Ȗ�r6��us<^�l�.2=g{ܼ*���u����
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�text�2�
�[65] SHEKARPOUR S, MARX E, NGOMO A C, et al. SINA:
semantic interpretation of user queries for question answering
on interlinked data[J]. Journal of Web Semantics,2015, 30:
39-51.
[66] ZHENG W, LEI Z, XIANG L, et al. How to build templates
for RDF question/answering: an uncertain graph similarity
join approach[C]//Proceedings of the 2015 ACM SIGMOD
International Conference on Management of Data, Melbourne,
May 31-Jun 4, 2015. New York: ACM,2015: 1809-1824.
[67] SAVENKOV D, AGICHTEIN E. When a knowledge base
is not enough: question answering over knowledge bases
with external text data[C]//Proceedings of the39th International
ACM SIGIR Conference on Research and Development in
Information Retrieval, Pisa, Jul 17- 21, 2016. New York:
ACM, 2016: 235-244.
[68] CAI Q, YATES A. Large-scale semantic parsing via schema
matching and lexicon extension[C]//Proceedings of the 51st
Annual Meeting of the Association for Computational
Linguistics, Sofia, Aug 4-9, 2013. Stroudsburg: ACL, 2013:
423-433.
[69] FADER A, ZETTLEMOYER L, ETZIONI O. Paraphrase-
driven learning for open question answering[C]//Proceedings
of the51st Annual Meeting of the Association for Computational
Linguistics, Sofia, Aug 4-9, 2013. Stroudsburg: ACL,2013:
1608-1618.
[70] USBECK R, NGOMO A, BUHMANN L, et al. HAWK—
hybrid question answering using linked data[C]//LNCS
9088: Proceedings of the 12th European Semantic Web
Conference, Portoroz, May 31-Jun 4, 2015. Cham: Springer,
2015: 353-368.
[71] YAO X C. Lean question answering over Freebase from
scratch[C]//Proceedings of the2015 Conference of the North
American Chapter of the Association for Computational
Linguistics, Denver, May31-Jun 5, 2015. Stroudsburg: ACL,
2015
: 66-70.
1866
ˁ ଊ ጊ
X X X D F B KP S H
陈子睿 等 ： 开放领域知识图谱问答研究综述
[72] UNGER C, BUHMANN L, LEHMANN J, et al. Template-
based question answering over RDF data[C]//Proceedings
of the 21st International Conference on World Wide Web,
Lyon, Apr16-20, 2012. New York: ACM,2012: 639-648.(g
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�text�2�
�based question answering over RDF data[C]//Proceedings
of the 21st International Conference on World Wide Web,
Lyon, Apr16-20, 2012. New York: ACM,2012: 639-648.
[73] ABUJABAL A, YAHYA M, RIEDEWALD M, et al. Auto-
mated template generation for question answering over
knowledge graphs[C]//Proceedings of the 26th International
Conference on World Wide Web, Perth, Apr3-7, 2017. New
York: ACM,2017: 1191-1200.
[74] HU S, ZOU L, YU J X, et al. Answering natural language
questions by subgraph matching over knowledge graphs[J].
IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering,
2017, 30(5): 824-837.
[75] BORDES A, WESTON J, USUNIER N. Open question
answering with weakly supervised embedding models[C]//
LNCS 8724: Proceedings of the2014 European Conference
on Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases,
Nancy, Sep15-19, 2014. Cham: Springer,2014: 165-180.
[76] ZHOU M, HUANG M, ZHU X. An interpretable reasoning
network for multi-relation question answering[C]//Proceedings
of the 27th International Conference on Computational Lin-
guistics, Santa Fe, Aug 20- 26, 2018. Stroudsburg: ACL,
2018: 2010-2022.
[77] SUN H, ARNOLD A O, BEDRAX-WEISS T, et al. Faithful
embeddings for knowledge base queries[C]//Advances in
Neural Information Processing Systems 33: Proceedings of
the Annual Conference on Neural Information Processing
Systems, Dec 6-12, 2020: 22505-22516.
[78] WESTON J, CHOPRA S, BORDES A. Memory networks
[J]. arXiv:1410.3916, 2014.
[79] JAIN S. Question answering over knowledge base using
factual memory networks[C]//Proceedings of the 2016 Con-
ference of the North American Chapter of the Associationfor
Computational Linguistics: Human Language Technologies,
Student Research Workshop, San Diego, Jun 12- 17, 2016.
Stroudsburg: ACL, 2016: 109-115.
[80] HE X D, GOLUB D. Character- level question answering
with attention[C]//Proceedings of the 2016 Conference on
Empirical Methods in Natural Language Processing, Austin,(g
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� n!�K��q7���$�;C����f�!K�<��#�%`����;����=	ż�!=��N����;[���l�n�!���[����l1 ���=��/���&=7�1���� ��� '�� �<ț�<9��:��	=��˸����>D�OÅ�:��ѹ����<�^
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�text�2�
�[80] HE X D, GOLUB D. Character- level question answering
with attention[C]//Proceedings of the 2016 Conference on
Empirical Methods in Natural Language Processing, Austin,
Nov 1-4, 2016. Stroudsburg: ACL,2016: 1598-1607.
[81] CHEN Z Y , LIAO J Z, ZHAO X, et al. Incorporating subgraph
structure knowledge base question answering via neural
reasoning[J]. Journal of Frontiers of Computer Science and
Technology, 2021, 15(10): 1870-1879.
陈子阳 , 廖劲智 , 赵翔 , 等 . 融合子图结构的神经推理式知
识库问答方法 [J]. 计算机科学与探索 , 2021, 15(10): 1870-
1879.
[82] YAVUZ S, GUR I, SU Y, et al. Improving semantic parsing
via answer type inference[C]//Proceedings of the2016 Con-
ference on Empirical Methods in Natural Language Proce-
ssing, Austin, Nov1-4, 2016. Stroudsburg: ACL,2016: 149-159.
[83] DONG L, MALLINSON J, REDDY S, et al. Learning to
paraphrase for question answering[C]//Proceedings of the
2017 Conference on Empirical Methods in Natural Language
Processing, Copenhagen, Sep9-11, 2017. Stroudsburg: ACL,
2017: 875-886.
[84] ANSARI G A, SAHA A, KUMAR V, et al. Neural program
induction for KBQA without gold programs or query
annotations[C]//Proceedings of the 28th International Joint
Conference on Artificial Intelligence, Macao, China, Aug
10-16, 2019: 4890-4896.
[85] SAHA A, ANSARI G A, LADDHA A, et al. Complex
program induction for querying knowledge bases in the
absence of gold programs[J]. Transactions of the Association
for Computational Linguistics, 2019, 7: 185-200.
[86] HUA Y, LI Y F, HAFFARI G, et al. Few- shot complex
knowledge base question answering via meta reinforcement
learning[C]//Proceedings of the2020 Conference on Empirical
Methods in Natural Language Processing, Nov16-20, 2020.
Stroudsburg: ACL, 2020: 5827-5837.
[87] YHA D, YFL B, GQA C, et al. Less is more: data-efficient
complex question answering over knowledge bases[J]. Journal
of Web Semantics,2020, 65: 100612.
[88] HU S, ZOU L, ZHANG X B. A state-transition framework
to answer complex questions over knowledge base[C]//(g
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�text�2�
�of Web Semantics,2020, 65: 100612.
[88] HU S, ZOU L, ZHANG X B. A state-transition framework
to answer complex questions over knowledge base[C]//
Proceedings of the 2018 Conference on Empirical Methods
in Natural Language Processing, Brussels, Oct 31- Nov 4,
2018. Stroudsburg: ACL,2018: 2098-2108.
[89] BAO J W, NAN D, YAN Z, et al. Constraint-based question
answering with knowledge graph[C]//Proceedings of the
26th International Conference on Computational Linguistics,
Osaka, Dec11-16, 2016. Stroudsburg: ACL,2016: 2503-2514.
[90] LUO K, LIN F, LUO X, et al. Knowledge base question
answering via encoding of complex query graphs[C]//
Proceedings of the 2018 Conference on Empirical Methods
in Natural Language Processing, Brussels, Oct 31- Nov 4,
2018. Stroudsburg: ACL,2018: 2185-2194.
[91] XU K, WU L, WANG Z, et al. Exploiting rich syntactic
information for semantic parsing with graph- to- sequence
model[C]//Proceedings of the 2018 Conference on Empirical
Methods in Natural Language Processing, Brussels, Oct31-
Nov 4, 2018. Stroudsburg: ACL,2018: 918-924.
1867
ˁ ଊ ጊ
X X X D F B KP S H
Journal of Frontiers of Computer Science and Technology计算机科学与探索 2021, 15(10)
[92] DONG L, WEI F R, ZHOU M, et al. Question answering
over Freebase with multi-column convolutional neural networks
[C]//Proceedings of the53rd Annual Meeting of the Association
for Computational Linguistics and the 7th International
Joint Conference on Natural Language Processing, Beijing,
Jul 26-31, 2015. Stroudsburg: ACL,2015: 260-269.
[93] HAO Y, ZHANG Y, KANG L, et al. An end-to-end model
for question answering over knowledge base with cross-
attention combining global knowledge[C]//Proceedings of
the 55th Annual Meeting of the Association for Computational
Linguistics, Vancouver, Jul 30- Aug 4, 2017. Stroudsburg:
ACL, 2017: 221-231.
[94] MOHAMMED S, SHI P, LIN J. Strong baselines for simple
question answering over knowledge graphs with and without(g
� evector"� �� 
� a�缉͆;2�e������h&;�����E<���5�¼�:+<o���<��E�	=���aO��.2���H��1I����!�I��F�V�D<�|��[�<rKݺ���ëu��r��wU<vk�<�A�<��=��l�<�4����:u��TF��O��<��<�uټ�'=�ƼlX=��<������Q;�9�<��e���w��=w���=㔃�#h��-��ι����u���=��m�#7��0-=Q�<x�;R��<30��Z�༴C�<O��<���;��n끽%�������l;��Fʻ�F�<�x��&6
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�text�2�
�Linguistics, Vancouver, Jul 30- Aug 4, 2017. Stroudsburg:
ACL, 2017: 221-231.
[94] MOHAMMED S, SHI P, LIN J. Strong baselines for simple
question answering over knowledge graphs with and without
neural networks[C]//Proceedings of the 2018 Conference of
the North American Chapter of the Association for Compu-
tational Linguistics: Human Language Technologies , New
Orleans, Jun 1-6, 2018. Stroudsburg: ACL,2018: 291-296.
[95] YANG M C, NAN D, MING Z, et al. Joint relational embed-
dings for knowledge-based question answering[C]//Procee-
dings of the 2014 Conference on Empirical Methods in
Natural Language Processing, Doha, Oct25-29, 2014. Stro-
udsburg: ACL, 2014: 645-650.
[96] YIN W P, YU M, XIANG B, et al. Simple question answering
by attentive convolutional neural network[J]. arXiv: 1606.
03391, 2016.
[97] ZHANG Y Z, LIU K, HE S Z, et al. Question answering
over knowledge base with neural attention combining global
knowledge information[J]. arXiv:1606.00979, 2016.
[98] GUPTA V , CHINNAKOTLA M, SHRIV ASTA V A M. Retrieve
and re- rank: a simple and effective IR approach to simple
question answering over knowledge graphs[C]//Proceedings
of the 1st Workshop on Fact Extraction and verification,
2018: 22-27.
[99] ZHANG Y Y, QIAN S S, FANG Q, et al. Multi- modal
knowledge-aware attention network for question answering
[J]. Journal of Computer Research and Development,2020,
57(5): 1037-1045.
张莹莹 , 钱胜胜 , 方全 , 等 . 基于多模态知识感知注意力机
制的问答方法 [J]. 计算机研究与发展 , 2020, 57(5): 1037-
1045.
[100] LIN Q K, ZHANG L L, LIU J, et al. Question- aware
graph convolutional network for educational knowledge
base question answering[J]. Journal of Frontiers of Computer
Science and Technology,2021, 15(10): 1880-1887.
蔺奇卡 , 张玲玲 , 刘均 , 等 . 基于问句感知图卷积的教育
知识库问答方法 [J]. 计算机科学与探索 , 2021, 15(10):
1880-1887.
[101] XIONG W H, YU M, CHANG S Y, et al. Improving
question answering over incomplete KBs with knowledge-
aware reader[J]. arXiv:1905.07098, 2019.
[102] FELLBAUM C, MILLER G. WordNet: an electronic(g
� evector"� �� 
� n'��q��;��2;�y�X�����2�;p���A�7���ֺ#6<�I�3��<n��E��;G2��hp��%������^�w��&x��w=���:h�<�h�;R�ҼF�ݼ�b��:�=꾳<����=������f�Z��G�� ��^��);����%ϼ�'�<y$���1&=�	ǻ����Q����J<�8���4��I��<`�=�G���=v�$�[x��&��M�>�$�i<)�7p1=[Y��������<;�(=_3<�v�<�����	�d+6<�[=';2��u��8����:P��\�ټ�赻P�f���(�X<J�ɧ����_��ο�V�<�:9���-=�0N<�ar��B��;�;�і<���D;�zp:�.�7�]�<d<�<`#<D\�<��=Җ�<���I�Լ��<"�A<
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�text�2�
�[101] XIONG W H, YU M, CHANG S Y, et al. Improving
question answering over incomplete KBs with knowledge-
aware reader[J]. arXiv:1905.07098, 2019.
[102] FELLBAUM C, MILLER G. WordNet: an electronic
lexical database[M]. Cambridge: MIT Press,2000: 706-708.
[103] VRANDECIC D, KRTOETZSCH M. Wikidata: a free
collaborative knowledgebase[J]. Communications of the
ACM, 2014, 57(10): 78-85.
[104] SERBAN I V, GARCIA-DURAN A, GULCEHRE C, et al.
Generating factoid questions with recurrent neural net-
works: the 30M factoid question- answer corpus[C]//Pro-
ceedings of the 54th Annual Meeting of the Associationfor
Computational Linguistics, Berlin, Aug 7-12, 2016. Strou-
dsburg: ACL,2016: 588-598.
[105] BAO J W, DUAN N, YAN Z, et al. Constraint- based
question answering with knowledge graph[C]//Proceedings
of the 26th International Conference on Computational
Linguistics, Osaka, Dec 11- 16, 2016. Stroudsburg: ACL,
2016: 2503-2514.
[106] YIN P, DUAN N, KAO B, et al. Answering questions with
complex semantic constraints on open knowledge bases
[C]//Proceedings of the24th ACM International Conference
on Information and Knowledge Management, Melbourne,
Oct 19-23, 2015. New York: ACM,2015: 1301-1310.
[107] YIH W T, RICHARDSON M, MEEK C, et al. The value
of semantic parse labeling for knowledge base question
answering[C]//Proceedings of the 54th Annual Meeting of
the Association for Computational Linguistics, Berlin,
Aug 7-12, 2016. Stroudsburg: ACL,2016: 201-206.
[108] TALMOR A, BERANT J. The web as a knowledge- base
for answering complex questions[C]//Proceedings of the
2018 Conference of the North American Chapter of the
Association for Computational Linguistics, New Orleans,
Jun 1-6, 2018. Stroudsburg: ACL,2018: 641-651.
[109] YU S, SUN H, SADLER B, et al. On generating characteristic-
rich question sets for QA evaluation[C]//Proceedings of
the 2016 Conference on Empirical Methods in Natural
Language Processing, Austin, Nov1-4, 2016. Stroudsburg:
ACL, 2016: 562-572.(g
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�text�2�
�rich question sets for QA evaluation[C]//Proceedings of
the 2016 Conference on Empirical Methods in Natural
Language Processing, Austin, Nov1-4, 2016. Stroudsburg:
ACL, 2016: 562-572.
[110] ZHOU M, HUANG M, ZHU X. An interpretable reasoning
network for multi- relation question answering[C]//Procee-
dings of the 27th International Conference on Computa-
tional Linguistics, Santa Fe, Aug 20- 26, 2018. Strouds-
burg: ACL,2018: 2010-2022.
[111] CIMIANO P, LOPEZ V, UNGER C, et al. Multilingual
1868
ˁ ଊ ጊ
X X X D F B KP S H
陈子睿 等 ： 开放领域知识图谱问答研究综述
question answering over linked data (QALD-3): lab over-
view[C]//LNCS 8138: Proceedings of the 4th Interna-
tional Conference of theCross-Language Evaluation Forum
for European Languages: Information Access Evaluation,
Multilinguality, Multimodality, and Visualization, Valencia,
Sep 23-26, 2013. Berlin: Springer,2013: 321-332.
[112] UNGER C, FORASCU C, LOPEZ V, et al. Question
answering over linked data (QALD-4)[C]//Working Notes
for CLEF 2014 Conference, Sheffield, Sep 15- 18, 2014:
1172-1180.
[113] UNGER C, FORESCU C, LOPEZ V, et al. Question
answering over linked data (QALD-5)[C]//Working Notes
for CLEF 2015- Conference and Labs of the Evaluation
Forum, Toulouse, Sep8-11, 2015.
[114] UNGER C, NGOMO A, CABRIO E. 6th open challenge
on question answering over linked data (QALD- 6) [C]//
Semantic Web Challenges: 3rd SemWebEval Challenge at
ESWC 2016, Heraklion, May 29- Jun 2, 2016. Cham:
Springer, 2016: 171-177.
[115] USBECK R, NGOMO A, HAARMANN B, et al. Open
challenge on question answering over linked data (QALD-
7)[C]//Semantic Web Challenges:4th SemWebEval Challe-
nge at ESWC2017, Portoroz, May28-Jun 1, 2017. Cham:
Springer, 2017: 59-69.
[116] TRIVEDI P , MAHESHWARI G, DUBEY M, et al. LC-QuAD:
a corpus for complex question answering over knowledge
graphs[C]//LNCS 10588: Proceedings of the16th Interna-
tional Semantic Web Conference, Vienna, Oct 21- 25,
2017. Cham:Springer, 2017: 210-218.(g
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�a corpus for complex question answering over knowledge
graphs[C]//LNCS 10588: Proceedings of the16th Interna-
tional Semantic Web Conference, Vienna, Oct 21- 25,
2017. Cham:Springer, 2017: 210-218.
[117] DUBEY M, BANERJEE D, ABDELKAWI A, et al. LC-
QuAD 2.0: a large dataset for complex question answer-
ing over Wikidata and DBpedia[C]//LNCS11779: Procee-
dings of the 18th International Semantic Web Conference,
Auckland, Oct 26-30, 2019. Cham: Springer,2019: 69-78.
陈子睿 （1998—） ，男，新疆克拉玛依人 ，硕士研
究生，CCF 学生会员 ，主要研究方向为知识表
示学习、知识图谱问答。
CHEN Zirui, born in1998, M.S. candidate, stu-
dent member of CCF. His research interests in-
cludes knowledge representation learning and
knowledge graph question answering.
王鑫 （1981—） ，男，博士，教授，博士生导师 ，
CCF 杰出会员 ，主要研究方向为知识图谱 、数
据管理、图数据库、大数据分布式处理 。
WANG Xin,born in1981, Ph.D., professor, Ph.D.
supervisor, distinguished member of CCF. His
research interests includes knowledge graphs,
date management, graph databases and bigdata
distributed processing.
王林 （1981—） ，男，博士，CCF 专业会员 ，主要
研究方向为大数据应用 、人工智能。
WANG Lin, born in 1981, Ph.D., professional
member of CCF. His research interests includes
bigdata application and artificial intelligence.
徐大为 （1989—） ，男，博士，CCF 专业会员 ，主
要研究方向为人工智能 、自然语言处理。
XU Dawei, born in 1989, Ph.D., professional
member of CCF. His research interests includes
artificial intelligence and natural language pro -
cessing.
贾勇哲 （1987—） ，男，博士，CCF 专业会员 ，主
要研究方向为人工智能 、先进制造业。
JIA Yongzhe, born in1987, Ph.D., professional
member of CCF. His research interests includes
artificial intelligence and advanced manufacturing.
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�See discussions, stats, and author profiles for this publication at: https://www.researchgate.net/publication/341505212
Review on Knowledge Graph Techniques
Article  in   Dianzi Keji Daxue Xuebao/Journal of the University of Electronic Science and Technology of China · July 2016
DOI: 10.3969/j.issn.1001-0548.2016.04.012
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167
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12,556
4 authors:
Zenglin Xu
University of Electronic Science and Technology of China
287 PUBLICATIONS   9,297 CITATIONS   
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Yongpan Sheng
Southwest University
33 PUBLICATIONS   417 CITATIONS   
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Lirong He
University of Electronic Science and Technology of China
16 PUBLICATIONS   285 CITATIONS   
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Yafang Wang
ShanghaiTech University
56 PUBLICATIONS   1,579 CITATIONS   
SEE PROFILE
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    2016୍7ᄅ             Journal of University of Electronic Sc ience and Technology of China               Jul. 2016 
ඌሸඍ 
徐增林1，盛泳潘1，贺丽荣1，王雅芳2 
(1. ఖᇆିა࿐༝ൌဒ൩  ׻611731 Ġ2. ඌ࿐ჽ  ଲ  250101) 
 
}ᅋေ~知识图谱技术是人工智能技术的重要组成部分，其建立的具有语义处理能力与开放互联能力的知识库，可在智
能搜索、智能问答、个性化推荐等智能信息服务中产生应用价值。该文在全面阐述知识图谱定义、架构的基础上，综述知识
图谱中的知识抽取、知识表示、知识融合、知识推理四大核心技术的研究进展以及一些典型应用。该文还将评论当前研究存
在的挑战。 
Ս  知识融合;  知识图谱技术;  知识表示;  开放互联;  语义处理 
ݼ  TP182       ໓ངѓᆽ઒  A      doi:10.3969/j.issn.1001-0548.2016.04.012 
 
Review on Knowledge Graph Techniques 
 
XU Zeng-lin1, SHENG Yong-pan1, HE Li-rong1, and WANG Ya-fang2  
(1. Statistical Machine Intelligence & Learning, University of Electronic Science and Technology of China  Chengdu  611731; 
2. School of Computer Science and Technology, Shandong University  Jinan  250101) 
 
Abstract  Knowledge graph technology is a critical part of  artificial intelligence research. It establishes a(g
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� �?v�����7";���vX7t�7��#Q�D@ۼ؛��"<[W���j�<��O<�߫9c�ʺQ�ۻ��������v�b~}�;a���R:Xq=GU?=�c/=0w�<��������0}o�Ԧ=��<���=NH�B�U�P�������_2��d$��"��&t�東�V��<��b��=Y{�-����5�N<�⼷�ͼ|��=�d�^E��N�;H}����<�jԼ��ȼf����<Q�'��iǼ���<v�= �L=I=br��5	�%��<�-}=F<0D���2��1><�󵼇��߇�;%Ȣ<���@PD���9�Ҹ;$�w�GZ�;�3����=FE<>�:"0��v��lI$<g"��8S;X�D=�H0��B_=�<=پ<Z�J<��%=��������$<`�;[=i��;�_<n��;$�2��B�<���<Ǹ�<^E<rQ)���8�l�L�9'�<��J<��=�]�<�L=m/0�#=P�3�h]<"�ܺn�0::��9�S�Q.Z=�`;���G�B�t�H��H$���J<���3*�L�F<��3=-b5����Wn�)���TI:ifI=��)��7-=�<�j�;�
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�2. School of Computer Science and Technology, Shandong University  Jinan  250101) 
 
Abstract  Knowledge graph technology is a critical part of  artificial intelligence research. It establishes a 
knowledge base with the capacity of semantic processing and open interconnection in order to provide intelligent 
information service, such as search, question-answering, personalized recommendation, and so on. This article first 
presents a comprehensive study  on definitions and architectures of knowledge graphs. Then we summarizes recent 
advances in knowledge graphs, including knowledge extraction, knowledge representation, knowledge fusion, and 
knowledge reasoning, with typical applications. Finally, this article concludes with future challenges of knowledge 
graphs. 
Key words  knowledge fusion;  knowledge graph techniques;  knowledge representation;  open 
interconnection;  semantic processing 
 
                                                       
 
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3) ConceptNet 
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3.2.1  应用场景 
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3.2.3  复杂关系模型 
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[66]ิԛਔTransDၬਔ
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ᇶေ
൞
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3.2.4  多源信息融合 
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༢
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[53]b 
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໓ང [69]֥DKRL(description-embodied 
knowledge representation learning)ࡼFreebase
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༢টቓ
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Ց྽໙ีb 
DKRL఼đ෱
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ၩၬb
 
໓ང[64]ݖword2vec
ᆞ໓Սეіൕູཟਈđ๝ൈ൐Ⴈ
TransEଆ྘[63]ྛіൕ࿐༝bଢѓ൞൐
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3.3  ކ 
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[72]đ൐টሱ҂๝
ඔऌᆜ
҄ᇧ
[73]֞
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ᆩ്९b
 
3.3.1  实体对齐 
ఊ (entity alignment) ္ӫູൌุ௄஥
(entity matching)༅(entity resolution)đᇶေ
҂၂
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২Ġ3) Ġ4) ҄ᇧ
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Ⴟ
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3) مٚ 
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֥
ᆃᇕཌྷරྟႻ
ః෰ൌุ[74]b 
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[89-90]ݖ
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[91]ଆᆩ്
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3.3.3  知识更新 
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[1] SHETH A, THIRUNARAYAN K. Semantics empowered 
Web 3.0:managing enterprise, social, sensor, and 
cloud-based data and service fo r advanced applications[M]. 
San Rafael, CA: Morgan and Claypool, 2013. 
[2] 王知津, 王璇, 马婧. 论知识组织的十大原则[J]. 国家图
书馆学刊, 2012, 21(4): 3-11. 
 WANG Zhi-jin, WANG Xuan, MA Jing. The ten principles 
of knowledge organization[J]. Journal of The National 
Library of China, 2012, 21(4): 3-11. 
[3] 索传军. 网络信息资源组织研究的新视角[J]. 图书馆情
报工作, 2013, 57(7): 5-12. 
 SUO Chuan-jun. A new perspective for web resource 
organization research[J]. Libr ary and Information Service, 
2013, 57(7): 5-12. 
[4] 钟翠娇. 网络信息语义组织及检索研究[J]. 图书馆学研
究, 2010, 75(17): 68-71. 
 ZHONG Cui-jiao. Research on  semantic organization of 
web information and retrieval[J]. Research on Library 
Science, 2010, 75(17): 68-71. 
[5] BERNERS-LEE T, HENDLER J, LASSILA O. The 
semantic Web[J]. Scientific American Magazine, 2008, 
23(1): 1-4. 
[6] AMIT S. Introducing the knowledge graph[R]. America: 
Official Blog of Google, 2012. 
[7] 曹倩, 赵一鸣. 知识图谱的技术实现流程及相关应用 [J]. 
情报理论与实践(ITA), 2015, 12(38): 127-132. 
 CAO Qian, ZHAO Yi-ming. Th e realization process and 
related applications of know ledge graph[J]. Information 
Studies: Theory & Application(ITA), 2015, 12(38): 127- 132. 
[8] Wikipedia. Knowledge graph[EB/OL]. [2016-05-09]. 
https://en.wikipedia.org/wiki/Knowledge_Graph. 
[9] Shenshouer. Neo4j[EB/OL]. [2016-05-09]. http://neo4j. 
com/. 
[10] FlockDB Official. FlockDB[EB/OL]. [2016-05-09]. http:// 
webscripts.softpedia.com/script/Database-Tools/FlockDB-
66248.html. 
[11] Graphdb Official. Graphdb[EB/OL]. [2016-05-09]. http:// 
www.graphdb.net/. 
[12] 刘峤, 李杨, 杨段宏, 等. 知识图谱构建技术综述[J]. 计
算机研究与发展, 2016, 53(3): 582-600. 
 LIU Qiao, LI yang, YANG Duan-hong, et al. Knowledge(g
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�text�2�
�www.graphdb.net/. 
[12] 刘峤, 李杨, 杨段宏, 等. 知识图谱构建技术综述[J]. 计
算机研究与发展, 2016, 53(3): 582-600. 
 LIU Qiao, LI yang, YANG Duan-hong, et al. Knowledge 
graph construction techniques[J]. Journal of Computer 
Research and Development, 2016, 53(3): 582-600. 
[13] DONG X, GABRILOVICH E, HEITZ G , et al. Knowledge 
vault: a web-scale approach to probabilistic knowledge 
fusion[C]//Proc of the 20th ACM SIGKDD Conference on 
Knowledge Discovery and Data Mining. New York: ACM, 
2014. 
[14] BIZER C, Al E. Linked data-the story so far[J]. 
International Journal on Semantic Web & Information 
System, 2009, 5(3): 1-22.  
[15] BOLLACKER K, COOK R, TUFTS P. Freebase: a shared 
database of structured general human knowledge[C]//Proc 
of the 22nd AAAI Conf on Artificial Intelligence. Menlo 
Park, CA: AAAI, 2007: 1962-1963. 
[16] WMF. Wikidata[EB/OL]. [2015-11-11]. https://www. 
wikidata.org/wiki/Wikidata:Main_Page. 
[17] Wikipedia. Data revolution for Wikipedia[EB/OL]. 
(2012-03-30). https://www.wikimedia.org/. 
[18] BIZER C, LEHMANN J, KOBILAROV G , et al. 
DBpedia—a crystallization point for the Web of data[J]. 
Web Semantics Science Services & Agents on the World 
Wide Web, 2009, 7(3): 154-165. 
[19] SUCHANEK F M, KASNECI G , WEIKUM G . YAGO: a 
large ontology from wikipedia and wordnet[J]. Web 
S
emantics Science Services & Agents on the World Wide 
Web, 2007, 6(3): 203-217.  
[20] MILLER G A. WordNet: a lexical database for English[J]. 
Communications of the ACM, 1995, 38(11): 39-41. 
[21] MAEDCHE A, STAAB S. The text-to-onto ontology 
learning environment[C]//S oftware Demonstration at 
ICCS-2000-Eight International Conference on Conceptual 
Structures. [S.l.]: [s.n.], 2000. 
[22] IMDB Official. IMDB[EB/OL]. [2016-02-27]. http://www. 
imdb.com. 
[23] 百度百科. IMDB[EB/OL]. [2016-02-27]. http://baike. 
baidu.com/view/785720.htm?fromtitle=IMDB&fromid=92
5061&type=syn. 
 Baidu Bake. IMDB[EB/OL]. [2016-02-27]. http://baike. 
baidu.com/view/785720.htm?fromtitle=IMDB&fromid=92
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 Baidu Bake. IMDB[EB/OL]. [2016-02-27]. http://baike. 
baidu.com/view/785720.htm?fromtitle=IMDB&fromid=92
5061&type=syn. 
[24] MetaBrainz Foundation. Musicbrainz[EB/OL]. [2016-06- 
06]. http://musicbrainz.org/. 
[25] 全球网站库. Musicbrainz[EB/OL]. (2013-05-20). http:// 
www.0430.com/us/web7028. 
 Global Web Sites. Musicbrainz[EB/OL]. (2013-05-20). 
http://www.0430.com/us/web7028. 
[26] OSCHINA. ConceptNet[EB/OL]. [2016-01-09]. 
http://www.oschina.net/p/conceptnet. 
[27] CONCEPTNET5. ConceptN et5[EB/OL]. [2014-04-06]. 
http://conceptnet5.media.mit.edu/. 
[28] 孙镇, 王惠临. 命名实体识别研究进展综述[J]. 现代图
书情报技术, 2010(6): 42-47. 
 SUN Zhen, WANG Hui-lin. Overview on the advance of 
the research on named entity recognition[J]. New 
Technology of Library and Information Service, 2010(6): 
42-47. 
[29] 赵军, 刘康, 周光有, 等. 开放式文本信息抽取[J]. 中文
信息学报, 2011, 25(6): 98-110. 
 ZHAO Jun, LIU Kang, ZHOU Guang-you, et al. Open 
information extraction[J]. Journal of Chinese Information 
Processing, 2011, 25(6): 98-110. 
[30] CHINCHOR N, MARSH E. Muc-7 information extraction 
task definition[C]//Proc of the 7th Message Understanding 
Conf. Philadelphia: Linguist ic Data Consortium, 1998: 
359-367. 
[31] RAU L F. Extracting company names from text[C]//Proc of 
the 7th IEEE Conf on Artificial Intelligence Applications. 
Piscataway, NJ: IEEE, 1991: 29-32. 
  ֻ4௹                                   ֩  :ඌሸඍ 603  
[32] LIU Xiao-hua, ZHANG Shao-dian, WEI Fu-ru, et al. 
Recognizing named entities in tweets[C]//Proc of the 49th 
Annual Meeting of the Asso ciation for Computational 
Linguistics: Human Language Technologies. Stroudsburg, 
PA: ACL, 2011: 359-367. 
[33] LIN Yi-feng, TSAI T, CHOU Wen-chi, et al. A maximum 
entropy approach to biomedical named entity 
recognition[C]//Proc of the 4th ACM SIGKDD Workshop 
on Data Mining in Bioinformatics. New York: ACM, 2004. 
[34] WHITELAW C, KEHLENBECK A, PETROVIC N, et al.(g
� evector"� �� 
� )n�X_o�K�\�vz�<i�^;�)��v=����Η<��<o3�;/���u�t���p9�;S����<K�׼�M����༘&+����睕<�v�;��<��`<�<P�n�`{���ڻ��"�@u^���=��׼�\"���&]��Bbл[�S����<���	��<\�=�W���<��Ѽf�ἧ���%��xY�<^�:���0�»$�j��¼�w�<�:J�P�~�K��t��G?�`���m=`��d�#��<o
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�text�2�
�recognition[C]//Proc of the 4th ACM SIGKDD Workshop 
on Data Mining in Bioinformatics. New York: ACM, 2004. 
[34] WHITELAW C, KEHLENBECK A, PETROVIC N, et al. 
Web-scale named entity recogn ition[C]//Proc of the 17th 
ACM Conf on Information a nd Knowledge Management. 
New York: ACM, 2008. 
[35] JAIN A, PENNACCHIOTTI M. Open entity extraction 
from web search query logs[C]//Proc of the 23rd Int Conf 
on Computational Linguistics. Stroudsburg, PA: ACL, 2010: 
510-518. 
[36] BANKO M, CAFARELLA M J, SODERLAND S, et al. 
Open information extraction for the Web[C]//Proc of the 
20th Int Joint Conf on Artificial Intelligence. New York: 
ACM, 2007: 2670-2676. 
[37] 杨博, 蔡东风, 杨华. 开放式信息抽取研究进展[J]. 中
文信息学报, 2014, 4: 1-11. 
 YANG Bo, CAI Dong-feng, YANG Hua. Progress in open 
information extraction[J]. Journal of Chinese Information 
Processing, 2014, 4: 1-11. 
[38] ETZIONI O, CAFARELLA M, DOWNEY D, et al. 
Unsupervised named-entity extraction from the Web: an 
experimental study[J]. Artificial Intelligence, 2005, 165(1): 
91-134. 
[39] WU F, WELD D S. Open information extraction using 
Wikipedia[C]//Proceedings of Annual Meeting of the 
Association for Computationa l Linguistics. Sweden: ACL, 
2010: 118-127. 
[40] FADER A, SODERLAND S, ETZIONI O. Identifying 
relations for open information extraction[C]//Proceedings 
of Conference on Empirical Methods in Natural Language 
Processing. Washington: EMNLP, 2015. 
[41] SCHMITZ M M, BART R, SODERLAND S, et al. Open 
language learning for information extraction[C]// 
Proceedings of Conference on Empirical Methods in 
Natural Language Processing  and Computational Natural 
Language Learning(EMNLP-CONLL). New York: ACM, 
2012. 
[42] JANARA C M, STEPHEN S, OREN E. An analysis of 
open information extraction based on semantic role 
labeling[C]//Proceedings of K-CAP. New York: ACM, 
2011: 113-120. 
[43] AKBIK A, LOSER A. KR AKEN: N-ary facts in open 
information extraction[C]//Proceedings of AKBC-WEKEX(g
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