人机混合的知识图谱主动搜索

摘要：

在知识图谱进行有效的搜索可以为智能问答、语义检索等智能应用提供有效支撑.然而,当用户不能给出明确的查询意图时,一个搜索系统要如何精准捕获用户的兴趣并找到对应的查询目标是项难题.人机混合的主动搜索为缓解用户和机器之间的理解鸿沟提供了桥梁.人机混合的主动搜索核心在于让机器主动地向用户提出相关的问题,从用户的反馈中获取信息,再基于这些信息对检索候选项进行搜索,形成人机混合的回路,最终精准定位用户意图并返回查询结果.在知识图谱表示学习技术的基础上,将知识图谱的搜索任务建模成向量空间中人机混合的主动搜索任务.具体来说,首先将知识图谱和用户的兴趣偏好嵌入到同一低维向量空间.然后,机器主动向用户提问,通过让用户对具体实体进行打分的方式获取相应的反馈信息,进而更新用户偏好在向量空间中的定位.设计了一种评价方式,基于偏好点与其他实体之间的欧氏距离来度量用户对某个实体的兴趣,最终在人机多轮交互后找到对应的目标实体返回给用户.在实验部分,对知识图谱的嵌入过程和主动搜索的过程分别进行了实验,实验结果显示,所提出的方法具有一定的效果.

关键词：人机混合智能、知识图谱、表示学习、主动搜索、语义搜索

所属期刊栏目：57

分类号：TP182(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金项目;CCF-腾讯犀牛鸟基金项目

在线出版日期：2020-12-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共13页

页码：2501-2513