LB-KBQA：基于大语言模型与BERT的知识库问答系统
计算与语言
2024-02-12 v2 人工智能
摘要
生成式人工智能（AI）因其涌现能力而赋能了各个领域，其中一个典型领域就是大语言模型（LLMs）。生成式AI的典型应用领域之一是大语言模型（LLMs），与传统基于AI的方法相比，LLM的自然语言理解能力得到了显著提升。自然语言理解能力一直是知识库问答（KBQA）系统意图识别性能的障碍，这源于语言的多样性和新出现的意图。传统的基于AI的意图识别方法可分为基于语义解析的方法和基于模型的方法。然而，这两种方法在意图识别中都面临资源有限的问题。为了解决这个问题，我们提出了一种基于大语言模型（LLM）和BERT的新型KBQA系统（LB-KBQA）。借助生成式AI，我们提出的方法可以检测新出现的意图并获取新知识。在金融领域问答的实验中，我们的模型展示了卓越的有效性。
引用
@article{arxiv.2402.05130,
title = {LB-KBQA: Large-language-model and BERT based Knowledge-Based Question and Answering System},
author = {Yan Zhao and Zhongyun Li and Yushan Pan and Jiaxing Wang and Yihong Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2402.05130},
year = {2024}
}