知识图谱问答（Knowledge-based Question Answering, KBQA）是指给定自然语言问题，通过对问题进行语义理解和解析，进而利用知识库进行查询、推理得出答案。美团在平台服务的售前、售中、售后全链路的多个场景中都存在大量的咨询问题。我们基于问答系统，以自动智能回复或推荐回复的方式，来帮助商家提升回答用户问题的效率，同时更快地解决用户问题。

本文结合KBQA在美团场景中的具体实践，以及发表在EMNLP 2021上的论文，介绍了KBQA系统整体设计、难点突破以及端到端问答的探索，希望能对从事相关研究的同学有所帮助或者启发。

目录

  • 1 背景与挑战

  • 2 解决方案

    • 2.1 Query理解

    • 2.2 关系识别

    • 2.3 复杂问题理解

    • 2.4 观点问答

    • 2.5 端到端方案的探索

  • 3 应用实践

    • 3.1 酒店问一问

    • 3.2 门票地推

    • 3.3 商家推荐回复

  • 4 总结与展望

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