基于知识图谱的知识问答系统构建文献综述

知识问答系统旨在利用自然语言处理和知识表示技术，从大规模知识库中自动检索与用户问题相匹配的答案，近年来受到学术界和工业界的广泛关注。

知识图谱作为一种结构化的知识表示形式，能够有效地组织和管理海量信息，为知识问答提供了丰富的知识来源和推理能力。

本文综述了基于知识图谱的知识问答系统构建的关键技术和研究进展。

首先，介绍了知识图谱和知识问答系统的基本概念和发展历程；其次，重点阐述了知识图谱构建、基于知识图谱的问答模型等核心技术；接着，对现有研究成果进行了分类和比较，并分析了不同方法的优缺点；最后，展望了基于知识图谱的知识问答系统未来发展趋势和面临的挑战。

关键词：知识图谱；知识问答；问答系统；信息检索；自然语言处理

随着互联网技术的飞速发展，人们积累的数据量呈指数级增长，如何从海量信息中快速准确地获取所需知识成为亟待解决的问题。

传统的搜索引擎以关键词匹配为主要手段，返回一系列相关网页链接，用户需要自行浏览网页提取有效信息，效率低下且用户体验不佳。

知识问答系统（QuestionAnsweringSystem，QA）作为信息检索的高级阶段，旨在利用自然语言处理和知识表示技术，理解用户用自然语言表达的信息需求，从大规模知识库中自动检索与用户问题相匹配的答案，为用户提供更简洁、准确、智能的信息获取方式。

知识图谱（KnowledgeGraph，KG）作为一种结构化的知识表示形式，以实体为节点，以关系为边，将现实世界中的知识以图的形式存储和展现，能够有效地组织和管理海量信息，为知识问答提供了丰富的知识来源和推理能力。

近年来，基于知识图谱的知识问答系统成为研究热点，并在多个领域取得了显著进展。