基于模板的问答：TBSL架构
step1：模板生成：
步骤：获取自然语言问题的POStag信息---->基于POStag信息，语法规则表示问句---->利用domian-dependent词汇和domian-independent词汇来辅助分析问题------>最后将语义转化为一个SPARAQL模板
step2：模板匹配与实例化，实体识别与属性检测：
有了SPARAQL模板后，就要将自然语言问句与知识库的本体概念建立映射关系，对于resources和classes：实体识别常用方法:用Wordnet定义知识库中标签的同义词；计算字符串相似度（trigram，levenshtein和子串的相似度）；对于property labels还要和存储在BAO模式库中的自然语言表示做比较；最高排位的实体将作为填充查询槽位的候选答案。

2.KBQA的基本要素

输入：自然语言问句，例如“姚明的老婆是谁？”，“姚明的身高多少？”
输出：知识图谱里的实体或者关系，例如“叶莉”，“2米29”
评价标准：召回率，准确率，F1-Score.[1]
基于知识图谱的问答的基本需求：支持自然语言问句查询，支持多种问题方式，准确率覆盖率高，维护代价低、查询速度快、面对大数据可扩展性好。

3.KBQA的方法

实现KBQA的方法大致可以分为两大类:

语义分析(Semantic Parsing, SP)
信息检索(Information Retrieval, IR)
https://cloud.tencent.com/developer/article/1524663

3.1KBQA的最基础方法–基于模板方法：[1]

3.1.1该方法的步骤：

自然语言查询–>意图识别(Intention Recognition)–>实体链指(Entity Linking)+关系识别(Relation Detection) -->查询语句拼装(Query Construction)–>返回结果选择(Answering Selection)
下面简单介绍下各个步骤的内容：
意图识别(Intention Recognition)：预先准备好意图模板，可以通过相似度来匹配，也可以通过机器学习里的分类问题来解决，这个是所有问答系统都要面临的问题。
实体链指(Entity Linking)+关系识别(Relation Detection)：将查询语句中出现的实体和关系映射到知识图谱里，本质是一个NER问题，只是需要将NER结果进一步链接到图谱。
参考论文：
Entity Linking: Finding Extracted Entitiesin a Knowledge Base
Improved Neural Relation Detection forKnowledge Base Question Answering
查询语句拼装(Query Construction)：需要根据底层知识图谱的查询语言，拼装成对应的query来查询(sparq等)，最简单的方法就是预先定义好查询模板，根据之前解析出来的(意图，实体，关系)填进模板查询即可。
返回结果选择(Answering Selection)：图谱查询之后的结果可能存在多个，需要选择一个最合适的答案，可以预先指定排序规则去选择答案。

3.1.2 基于模板的优缺点：

基于模板的优点：
查询响应速度快
准确率高，可以回答复杂查询
基于模板的缺点：
要满足用户的各种问法，需要建立庞大的模板库，这个过程是很耗精力的

3.1.3 可以优化的点：

以上步骤最大的问题在于，需要人工事先准备模板，需要很大的工作量，是否可以自动生成模板？
参考论文：Automated Template Generation for Question Answering over KnowledgeGraphs.[1]

3.2基于语义解析

还未学习到，目前是通过使用正则表达式的方式来解析自然语言，并将解析的结果和我们预定义的模板进行匹配，实现了一个简易的KBQA。现在在学习基于REfO的简单知识问答，之后考虑引入其他的方法来改善系统的性能，然后逐渐减少正则规则在整个系统中的比重。

3.3基于深度学习

4.KBQA Demo

4.1KBQA Demo1-基于REfO的KBQA实现及示例 [2]

Lacking a proper name, REfO stands for “Regular Expressions for Objects”.

用Python完成一个简易的问答程序,参考了王昊奋老师发布在OpenKG上的demo“基于REfO的KBQA实现及示例”。
查询结果为空，回答“I don’t know.”；不能理解问句，回答“I can’t understand.”。

4.1.1 基本流程

此demo是利用正则表达式来做语义解析。我们需要第三方库来完成初步的自然语言处理（分词、实体识别），然后利用支持词级别正则匹配的库来完成后续的语义匹配。
分词和实体识别（人名和电影名）我们用jieba来完成。jieba是一个轻量级的中文分词工具，有多种语言的实现版本。对于分词，在实验环境中，jieba还是勉强能用。在我们这个demo当中，有些经常会被使用的词语并不能被正确切分。比如：“喜剧电影”、“恐怖电影”、“科幻电影”、“喜剧演员”、“出生日期”等，在分词的时候，jieba把它们当作一个词来处理，我们需要手动调整词语的频率使得“喜剧电影”能被切分为“喜剧”和“电影”。至于实体识别，jieba对于人名的识别精度尚可接受，但是电影名称的识别精度太低以至于完全不可用。因此，我们直接把数据库中的人名和电影名导出，作为外部词典；使用jieba的时候加载外部词典，这样就能解决实体识别的问题。
将自然语言转为以词为基础的基本单位后，我们使用REfO(Regular Expressions for Objects)来完成语义匹配。具体实现请参考OpenKG的demo或者本demo的代码。
匹配成功后，得到其对应的我们预先编写的SPARQL模板，再向Fuseki服务器发送查询，最后将结果打印出来。

4.1.2 代码文件说明

代码已放到github(https://github.com/SimmerChan/KG-demo-for-movie)中，本项目的目录结构如下：

kg_demo_movie/
crawler/
movie_crawler.py
__init__.py
tradition2simple/
langconv.py
traditional2simple.py
zh_wiki.py
__init__.py
KB_query/
jena_sparql_endpoint.py
query_main.py
question2sparql.py
question_temp.py
word_tagging.py
external_dict/
csv2txt.py
movie_title.csv
movie_title.txt
person_name.csv
person_name.txt
__init__.py

"crawler"文件夹包含的是我们从"The Movie DB"获取数据的脚本。
"KB_query"文件夹包含的是完成整个问答demo流程所需要的脚本。
·"external_dict"包含的是人名和电影名两个外部词典。csv文件是从mysql-workbench导出的，按照jieba外部词典的格式，我们将csv转为对应的txt。
·“word_tagging”，定义Word类的结构（即我们在REfO中使用的对象）；定义"Tagger"类来初始化词典，并实现自然语言到Word对象的方法。
·“jena_sparql_endpoint”，用于完成与Fuseki的交互。
·“question2sparql”，将自然语言转为对应的SPARQL查询。
·“question_temp”，定义SPARQL模板和匹配规则。
·“query_main”，main函数。
在运行"query_main"之前，读者需要启动Fuseki服务（我寄几是简单安装部署后，直接上传.nt数据到Fuseki），具体方法请参考原作者文章。

4.1.3 总结

我们通过使用正则表达式的方式来解析自然语言，并将解析的结果和我们预定义的模板进行匹配，最后实现一个简易的KBQA。方法没有大家想象的那么“高大上”，没有统计方法、没有机器学习也没有深度学习。正则的好处是，易学，从事相关行业的人基本都了解这个东西；其次，可控性强或者说可解释性强，如果某个问题解析错误，我们只要找到对应的匹配规则进行调试即可；最后，正则冷启动比较容易，在没有数据或者数据极少的情况下，我们可以利用正则规则马上上线一个类似上述demo的初级的问答系统。在现实情况中，由于上述优点，工业界也比较青睐用正则来做语义解析。正则方法的缺陷也是显而易见的，它并不能理解语义信息，而是基于符号的匹配。换个角度说，用正则的方法，就需要规则的设计者能够尽可能考虑到所有情况，然而这是不可能的。暂且不考虑同义词、句子结构等问题，光是罗列所有可能的问题就需要花费很大的功夫。尽管如此，在某些垂直领域，比如“音乐”，“电影”，由于问题集合的规模在一定程度上是可控的（我们基本能将用户的问题划定在某个范围内），正则表达式还是有很大的用武之地的。在冷启动一段时间，获得了一定用户使用数据之后，我们可以考虑引入其他的方法来改善系统的性能，然后逐渐减少正则规则在整个系统中的比重。如果读者想深入研究KBQA，可以参考专栏“揭开知识库问答KB-QA的面纱”，该专栏的作者详细介绍了做KBQA的方法和相关研究。

4.2KBQA Demo1-基于REfO的KBQA实现及示例[8]

基于浙江大学在openKG上提供的基于REfO的KBQA实现及示例。
具体实现：
基于REfO的简单知识问答的原理很简单，就是通过REfo提供的匹配能力，在输入的自然语言问题中进行匹配查找。如果找到我们预先设定的词或词性组合，那么就认为该问题与这个词或词性组合匹配。而一个词或词性的组合又对应着一个SPARQL查询模板，这样我们就借助REfO完成了自然语言到查询模板的转换。得到查询模板后，我们就利用Jena fuseki 服务器提供的端口进行查询得到返回的结果。
模块一 word_tagging部分
该部分利用jieba分词对中文句子进行分词和词性标注。将词的文本和词性进行打包，视为词对象，对应 :class:Word(token, pos)。

class Word(object):
def __init__(self, token, pos):
self.token = token
self.pos = pos
class Tagger:
def __init__(self, dict_paths):
# TODO 加载外部词典
for p in dict_paths:
jieba.load_userdict(p)

def get_word_objects(self, sentence):
""" Get :class:WOrd(token, pos) """
return [Word(word.encode('utf-8'), tag) for word, tag in pseg.cut(sentence)]

模块二 rules 部分
该部分为程序核心，负责将自然语言转换为SPARQL模板。
下面为rules的程序入口，customize_rules 函数：

def customize_rules():
# some rules for matching
# TODO: customize your own rules here
person = (W(pos="nr") | W(pos="x") | W(pos="nrt"))
movie = (W(pos="nz"))
place = (W("出生地") | W("出生"))
intro = (W("简介") | W(pos="介绍"))

rules = [

Rule(condition=W(pos="r") + W("是") + person | \
person + W("是") + W(pos="r"),
action=who_is_question),

Rule(condition=person + Star(Any(), greedy=False) + place + Star(Any(), greedy=False),
action=where_is_from_question),

Rule(condition=movie + Star(Any(), greedy=False) + intro + Star(Any(), greedy=False) ,
action=movie_intro_question)

]
return rules

该函数中我们设置了一些简单的匹配规则，例如我们设置 ‘’’movie = (W(pos=”nz”))’’‘，即movie 的词性应该是nz。其中的W()是我们在继承REfO的Predicate方法的基础上扩展更新了match方法。您可以简单的把它理解为re中compile后的match，只不过多个W()间出现的顺序可以变化。这样通过多个定制的W()和Star(Any(), greedy=False)(相当于.*?)这种通配符的组合，我们就定义了一组匹配规则，当遇到符合该规则的句子时，就选取该规则后action对应的查询模板。
例如当输入为“周星驰是谁”这样的问题时，会匹配到rules 中的第一条规则。而后执行该规则后对应的action，who_is_question。而who_is_question对应的查询模板为：

def who_is_question(x):
select = u"?x0"

sparql = None
for w in x:
if w.pos == "nr" or w.pos == "x":
e = u" ?a :actor_chName '{person}'. \n \ ?a :actor_bio ?x0".format(person=w.token.decode("utf-8"))

sparql = SPARQL_TEM.format(preamble=SPARQL_PREAMBLE,
select=select,
expression=INDENT + e)
break
return sparql

有了查询模板后，我们通过SPARQLWrapper 模块的SPARQLWrapper 执行该查询，并对返回的结果进行转换得到回答。对应的代码如下：

from SPARQLWrapper import SPARQLWrapper, JSON
from utils.word_tagging import Tagger
from utils.rules import customize_rules

if __name__ == "__main__":
print("init...........")
sparql_base = SPARQLWrapper("http://localhost:3030/kg_demo_movie/query")
#加载外部词典，提升分词准确性和词性标注准确性
tagger = Tagger(['data/actorName.txt', 'data/movieName.txt'])
#初始化并获取规则列表
rules = customize_rules()
print("done \n")

while True:
print("Please input your question: ")
default_question = raw_input()
# 获取wordclass
seg_list = tagger.get_word_objects(default_question)

for rule in rules:
# 将规则列表应用到问题上得到查询模板
query = rule.apply(seg_list)
if query:
# 设置查询相关
sparql_base.setQuery(query)
sparql_base.setReturnFormat(JSON)
# 得到返回结果并做转换
results = sparql_base.query().convert()

if not results["results"]["bindings"]:
print("No answer found :(")
continue
for result in results["results"]["bindings"]:
print "Result: ", result["x0"]["value"]

4.3KBQA Demo2-从零开始搭建一个小型知识图谱，并实现语义搜索和KBQA功能 [3]

Z_knowledge_graph 从零开始的知识图谱生活 GitHub主页
(看到这篇博客窝就明白了任重而道远，且仅是一部分道路)
简介
为了构建中文百科类知识图谱，我们参考漆桂林老师团队做的zhishi.me。目标是包含百度百科、互动百科、中文wiki百科的知识，千万级实体数量和亿级别的关系数目。目前已完成百度百科和互动百科部分，其中百度百科词条4,190,390条，互动百科词条4,382,575条。转换为RDF格式得到三元组 128,596,018个。存入 neo4j中得到节点 16,498,370个，关系 56,371,456个，属性 61,967,517个。

目录
希望在该图谱上尝试应用以下技术：

百度百科与互动百科的知识抽取

半结构化数据
百度百科爬虫
互动百科爬虫
非结构化数据
微信公众号爬虫
虎嗅网爬虫

非结构化文本的知识抽取

基于Deepdive的知识抽取
制作类似于NYT的远程监督学习语料--baidu_6w
神经网络关系抽取

知识存储

D2RQ 的使用
Jena 的使用
Neo4j 的使用

知识融合
```
Silk 实战
```
自底向上的本体构建技术(TODO)
知识表示(TODO)
```
TransE
```
知识挖掘(TODO)
KBQA
```
基于 REfO 的简单KBQA
```

语义搜索

基于elasticsearch 的简单语义搜索 支持实体检索、实体属性检索和条件检索

4.4KBQA Demo3-基于Freebase的问答研究 [5]

问答（QA）是信息检索和自然语言处理（NLP）领域的一门计算机科学学科，它涉及构建能自动回答人类用自然语言提出的问题的系统。[1]QA系统能通过映射，将问题映射到知识库中去，直指答案，通过这样的方式来为用户反馈答案。而KBQA使用的时候新的问题表达形式——模板，能够通过百万级的QA语料库进行学习，之后生成大量的模板，用于后续的问题识别。
研究上，一个QA系统通常设计成回答某一特定类型的问题，而这其中，最重要的问题类型之一就是——基于事实的问题。基于事实的问题问的是某个实体的一些个客观事实。而基于事实的问题中，又有一种特殊的问题——二元事实问题（BFQ）。二元事实问题问的是某个实体的某些个属性。举个例子，檀香山有多少人？主要采用KBQA的方式去解决基于Freebase的二元事实问题，KBQA的特点就是通过模板了解问题，通过这样的方式能够识别出问题的更多谓词，系统反馈答案，映射的时候，能够更好地识别问题的具体意图。

4.5KBQA Demo4-简单构建基于RDF和SPARQL的KBQA（知识图谱问答系统）[6]

流程原理：
该问答系统可以解析输入的自然语言问句，主要运用REFO库的"对象正则表达式"匹配得到结果, 进而生成对应 SPARQL 查询语句，再通过API请求后台基于TDB知识谱图数据库的 Apache Jena Fuseki 服务, 得到结果。
实际过程：

预定义 3 类共 5 个示例问题，包括：
　　● “谁是苑茵?”,
　　● “丁洪奎是谁?”,
　　● “苏进木来自哪里?”,
　　● “苑茵哪个族的?”,
　　● “苑茵是什么民族的人?”.
利用结巴分词对中文句子进行分词, 同时进行词性标注；
将词的文本和词性打包, 视为"词对象"，对应 :class:Word(token, pos)；
利用 REfO 模块对词进行对象级别 (object-level) 的正则匹配，判断问题属于的种类并产生对应的 SPARQL，对应 :class:Rule(condition, action)；
如果成功匹配并成功产生 SPARQL 查询语句, 立刻请求 Fuseki 服务并返回结果，打印相关内容；

4.6案例demo

5.KBQA 参考

1.知识图谱的问答(基于模板方法 ) T.20180116

2.实践篇（五）：KBQA Demo T.20180128

3.从零开始搭建一个小型知识图谱，并实现语义搜索和KBQA功能

4.KBQA知识问答概述

5.基于Freebase的问答研究 T.2018-3-27

6.简单构建基于RDF和SPARQL的KBQA（知识图谱问答系统）
Demo1 T.2018-08-23

Demo2 T.20200116

7.七篇和KBQA多多少少有些相关的论文 T.20181019

8.基于REfO的KBQA实现及示例

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