KBQA 几大类方法 以及 最早的几篇文章

Information Extraction大类方法

Information extraction over structured data: Question answering with freebase.


该类方法通过提取问题中的实体，通过在知识库中查询该实体可以得到以该实体节点为中心的知识库子图，子图中的每一个节点或边都可以作为候选答案，通过观察问题依据某些规则或模板进行信息抽取，得到问题特征向量，建立分类器通过输入问题特征向量对候选答案进行筛选，从而得出最终答案。

Semantic Parsing大类方法

Semantic Parsing on Freebase from Question-Answer Pairs

自然语言转成SparQL/SQL，该方法是一种偏linguistic的方法，主体思想是将自然语言转化为一系列形式化的逻辑形式（logic
form）,通过对逻辑形式进行自底向上的解析，得到一种可以表达整个问题语义的逻辑形式，通过相应的查询语句（类似lambda-Caculus）在知识库中进行查询，从而得出答案。

Vector Modeling大类方法

Question Answering with Subgraph Embeddings

该方法思想和信息抽取的思想比较接近，根据问题得出候选答案，把问题和候选答案都映射为分布式表达（Distributed
Embedding），通过训练数据对该分布式表达进行训练，使得问题和正确答案的向量表达的得分（通常以点乘为形式）尽量高，如下图所示。模型训练完成后则可根据候选答案的向量表达和问题表达的得分进行筛选，得出最终答案。

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转自https://zhuanlan.zhihu.com/p/25735572
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扩展阅读：
Freebase QA: Information Extraction or Semantic Parsing?

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