【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机，尤其涉及一种知识密集型推理问答方法、装置、电子设备和存储介质。
技术介绍
1、问答任务以自然语言描述为问题输入，要求计算机给出输入的问题的答案。在知识密集型复杂推理场景下，问答任务的执行，需要厘清解决问题的推理过程，结合解决问题所需的相关知识，并将获取到的相关知识应用在推理过程，从而将推理完成所得的结果作为答案输出。由此，知识密集型复杂推理场景下，问答任务具有知识密集性和推理性两个特性。
2、针对此类任务，常见的实现方案包括基于符号推理的方法和基于神经计算的方法。其中，基于符号推理的方法将各类知识信息建模为知识符号进行问答，受限于知识符号建模完善困难，基于符号推理的方法存在知识不完备的问题，难以满足知识密集型的需求。基于神经计算的方法以神经网络为基础实现，由于神经网络表现为黑盒模型，导致知识问答的可解释性差。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种知识密集型推理问答方法、装置、电子设备和存储介质，用以解决现有技术中知识密集型复杂推理场景下的问答知识完备性差、...
【技术保护点】
1.一种知识密集型推理问答方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的知识密集型推理问答方法，其特征在于，在存在多个步骤集合的情况下，所述针对所述步骤集合中的各步骤，顺序进行原语执行，包括：
3.根据权利要求2所述的知识密集型推理问答方法，其特征在于，所述并行对所述多个步骤集合中的各步骤，顺序进行原语执行，包括：
4.根据权利要求1所述的知识密集型推理问答方法，其特征在于，所述原始格式知识的确定步骤包括：
5.根据权利要求4所述的知识密集型推理问答方法，其特征在于，所述符号知识以符号元素的形式表示，所述符号元素包括
【技术特征摘要】
1.一种知识密集型推理问答方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的知识密集型推理问答方法，其特征在于，在存在多个步骤集合的情况下，所述针对所述步骤集合中的各步骤，顺序进行原语执行，包括：
3.根据权利要求2所述的知识密集型推理问答方法，其特征在于，所述并行对所述多个步骤集合中的各步骤，顺序进行原语执行，包括：
4.根据权利要求1所述的知识密集型推理问答方法，其特征在于，所述原始格式知识的确定步骤包括：
5.根据权利要求4所述的知识密集型推理问答方法，其特征在于，所述符号知识以符号元素的形式表示，所述符号元素包括所述知识元素；
6.根据权利要求1至5...
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