摘要

知识图谱在问答系统、事实核查等多种应用中发挥着关键作用。抽象意义表示（Abstract Meaning Representation, AMR）将文本转化为知识图谱形式。评估此类图谱的质量，需要在结构上进行图谱间的匹配，并在语义上与原始文本保持一致。现有的AMR评估指标效率低下，难以准确捕捉语义相似性，且缺乏系统性的基准来评估AMR图谱之间的结构相似性。为克服上述局限，我们提出了一种新型的AMR相似性度量方法——rematch，以及一种新的结构相似性评估框架——RARE。在当前主流的评估指标中，rematch在结构相似性方面排名第二；在STS-B和SICK-R基准测试中，其语义相似性得分领先第二名1至5个百分点，位居第一。此外，rematch的计算速度比现有最高效的指标快五倍。