只需 20 个问题！：一种基于知识图的方法
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2019-11-14 v1
摘要
20 个问题（20Q）是一种双人游戏。一名玩家为回答者，另一名为提问者。回答者从指定领域中选择一个实体且不透露给对方。提问者最多可向回答者提 20 个问题以猜出该实体。回答者可用是/否/可能来回复所提问题。本文提出一种基于知识图的新型方法，用于设计关于宝莱坞电影的 20Q 游戏。系统扮演提问者角色，通过提问来预测回答者所想电影。其采用概率学习模型进行基于模板的问题生成与答案预测。相互关联的实体数据集表示为加权知识图，并随游戏通过提问推进而更新。一种演化方法助模型更好理解用户选择，并随时间推移以更少问题预测答案。实验结果显示，在超过半数的游戏轮次中，我们的模型能以少于 10 个问题预测出正确电影。此类模型可用于设计基于症状提问检测疾病、改进推荐系统等应用。
引用
@article{arxiv.1911.05161,
title = {All It Takes is 20 Questions!: A Knowledge Graph Based Approach},
author = {Alvin Dey and Harsh Kumar Jain and Vikash Kumar Pandey and Tanmoy Chakraborty},
journal= {arXiv preprint arXiv:1911.05161},
year = {2019}
}