【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于人工智能、自然语言处理以及知识图谱，具体涉及一种基于多层次语义推理的时序知识图谱问答方法。
技术介绍
1、时序知识图谱问答是一类基于时间上下文的知识问答任务。其目标是在给定时序知识图谱的基础上，通过理解自然语言问题，定位相关的时间信息和实体，进而提供准确的答案。这类任务广泛应用于金融市场趋势分析、历史事件推理、未来预测和社交媒体事件追踪等场景。在该任务中，系统需要根据时序知识图谱中的时间约束来推断出正确的答案。传统知识图谱问答系统大多基于静态数据，难以处理涉及时间演变的复杂问题，因而无法满足时序问题的推理需求。
技术实现思路
1、(一)要解决的技术问题
2、本专利技术提出一种时序知识图谱问答方法，主要解决以下两个方面的问题：一是针对时序问答中多时间粒度理解能力不足的问题，提升系统对复杂时间信息的捕捉和推理能力；二是针对传统问答系统依赖大量实体链接信息的问题，确保系统在多时间约束条件下的问答准确性和鲁棒性。
3、(二)技术方案
4、为了解决上述技术问题，本专利技术提供了一种基于多层次语义推理的时序知识图谱问答方法，包括以下步骤：
5、步骤一、召回与排序：首先，根据输入的自然语言问题，利用bm25算法从时序知识图谱中初步检索出与问题相关的四元组候选答案集，候选答案集由候选答案组成；接着，通过训练好的语义检索模型对各候选答案进行排序，以筛选出与问题语义匹配度更高的四元组候选答案集；
6、步骤二、问题分解与逐步推理：
7、步骤三、语义问答与生成：在完成问题分解与逐步推理后，基于前两步骤获取的信息，通过提示微调技术对大语言模型进行优化，最终生成正确的答案。
8、本专利技术还提供了一种用于实现所述方法的系统。
9、(三)有益效果
10、本专利技术公开了一种基于多层次语义推理的时序知识图谱问答方法，其优势主要体现在以下几个方面：
11、(1)本专利技术设计了一种多层次语义推理框架，通过问题分解与语义理解模块，显著提升了系统在多时间粒度问题上的推理能力，使得系统能够更为精准地处理复杂时序问答任务，提升了推理效率和准确度。
12、(2)本专利技术提出了一种无需依赖额外实体链接信息的问答技术，通过引入问题分解和提示微调策略，确保在缺乏实体标注的情况下，系统仍能高效解答复杂时序问题，减少了因实体链接错误带来的误差积累，增强了系统在实际应用中的适用性和稳定性。
13、(3)本专利技术采用大型语言模型结合提示微调技术，对问答模型的推理流程和语义理解能力进行优化，有效提升了系统在多时间约束场景下的问答准确率和鲁棒性。尤其在处理涉及复杂时序约束的问答任务中，系统表现出更高的解答精度和更强的应变能力。
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1.一种基于多层次语义推理的时序知识图谱问答方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤一包括以下四个子步骤：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤一的(2)通过优化语义检索模型的参数，使其具备处理多时间粒度和复杂语义推理的能力。
4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤一的(4)中，结合上下文信息及语义理解能力，对候选答案进行优化排序，确保所选答案与问题的高度匹配。
5.如权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤二包括以下两个子步骤：
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，步骤二利用步骤一中筛选出的高相关性候选集，提升整体推理效率。
7.如权利要求5所述的方法，其特征在于，步骤三包括以下两个子步骤：
8.如权利要求1至7中任一项所述的方法，其特征在于，该方法在人工智能、自然语言处理以及知识图谱技术领域中应用。
9.一种用于实现如权利要求1至8中任一项所述方法的系统。
10.如权利要求9所述的系统，其特征在于，该系统在人工智能、
...【技术特征摘要】
1.一种基于多层次语义推理的时序知识图谱问答方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤一包括以下四个子步骤：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤一的(2)通过优化语义检索模型的参数，使其具备处理多时间粒度和复杂语义推理的能力。
4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤一的(4)中，结合上下文信息及语义理解能力，对候选答案进行优化排序，确保所选答案与问题的高度匹配。
5.如权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤二包括以...
【专利技术属性】
技术研发人员：田宗凯，栾真，邹华懿，王又辰，胡馨月，
申请(专利权)人：北京计算机技术及应用研究所，
类型：发明
国别省市：
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