这本书提供了一个连贯和完整的概述,各种问题回答(QA)系统。它涵盖了基于数据来源的3个主要类别,可以是非结构化文本(TextQA)、结构化知识图谱(KBQA),以及两者的结合。开发一个问答系统通常需要使用各种重要技术的组合,包括自然语言处理、信息检索和提取、知识图谱处理和机器学习。

https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-031-16552-8

在第一章对本书进行了概览和介绍之后,第二章将解释QA系统的历史和不同QA方法的体系结构。它从早期的近域QA系统开始,并回顾了不同代的QA直到最先进的混合模型。接下来,第三章专门解释用于评估TextQA和KBQA的数据集和指标。第四章介绍了用于质量保证系统的神经模型和深度学习模型。本章包括深度学习和神经文本表示模型的必要知识,以理解文本上的QA模型和知识库上的QA模型,分别在第5章和第6章中解释。在一些KBQA模型中,文本数据还被用作知识库之外的另一个来源;这些混合模型将在第7章进行研究。在第8章中,详细解释了一些著名的QA系统的实际应用。最后,我们将在第9章中讨论有待解决的问题和QA的未来工作。

这本书提供了一个关于文本上的QA、知识库上的QA和混合QA系统的全面概述,这些系统可以被这个领域的研究人员使用。它将通过提供必要的和基本的知识,帮助读者跟随该领域的最先进的研究。

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