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作者：姚奕;陈朝阳;尹瑞江;张帆;霍炎;
单位：中国人民解放军陆军工程大学指挥控制工程学院;中国北方工业有限公司;
摘要：提出了一种基于知识图谱增强的文本融合问答推理模型GAGN，通过知识图谱与文本数据的联合以补全知识图谱数据的缺失，通过图注意力神经网络更新知识图谱的信息，与文本进行异构子图的构建并进行问答推理。GAGN模型可以有效解决军事问答领域中存在的数据完整性差造成的问答推理不准确问题，推动人工智能军事参谋的构建进程。GAGN模型在两个通用问答数据集和一个军事问答数据集上进行实验，验证了GAGN模型的优越性。
关键词：问答系统;;知识图谱;;图注意力神经网络;;异构子图;;问答推理
基金资助：国家自然科学基金(62273356,61806221);; 高层次科技创新人才自主科研基金资助项目(KYZYJKKC0024001)
