本文提出了一种上下文敏感的语义推理系统,通过非结构化文本构建动态知识图谱,实现类比推理。该系统利用TF-IDF提取重要词汇,借助预训练语言模型推断关系三元组,并在图中形成有向边,支持多语言输入,能高效处理复杂查询,并逐步更新知识以应对矛盾和知识演变。
本研究提出了一种新颖的槽关注机制SMARTe,旨在解决关系三元组提取任务中的模型不可解释性问题。该方法实现了内在可解释性,同时保持与最先进模型相当的性能。
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