Efficiently Answering Technical
2018-02-28 本文已影响0人
ColdCoder
# Efficiently Answering Technical Questions — A Knowledge Graph Approach
标签(空格分隔): KG-QA
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本文目的是用于回答技术问题。例如,用户会online地问一些技术性问题,以自然语言的形式,比如'how to uninstall office','how can I
check the edition and version of the SQL server',文章的目标是回答给用户以相关的HELP文档。文章构建了一个大范围的覆盖了所有Microsoft产品的技术类知识库,处理方法主要分两步, *1.candidates selection* , *2.re-ranking*。第一步,使用一个轻量级问题驱动模型用来挑选候选文档,但是第一步precision很高但是recall比较低,于是选出top-k的候选文档,进入第二步。所以,第二步,re-rank这top-k的候选文档,这一步的执行是基于一个离线建立的技术类知识图谱(technique knewledge graph),考虑到效率的因素,作者提出了一种基于索引的方法来加快线上的查询过程。
## 多层技术类知识图谱的定义与构建
一个技术类问题一般包含3个部分:产品(product), 组件(component),时间(event)。更通俗来概括,它有四个层次:
1. Category level:
这一层的一个节点表示一个类别,一个类别也有可能是另一个类别的子类。
2. Product level:
这一层包含了
3. Conponet level:
sf
4. Event level: