文章目录

1.概述
2.模型结构
- 2.1.Input embedding layer
- 2.2 Embedding Encoder Layer
- 2.3.Context-Query Attention Layer
- 2.4.Model Encoder Layer
- 2.5 Output layer
3.数据增强
4.源码及训练
参考文献

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关于paper，在进入正题之前先吐槽一下，论文中说的所有矩阵都是按照tensorflow源码中的形势，所以row和column的在读论文时自己切换一下。。。

1.概述

过去几年中最成功的模型通常采用了两项关键要技术：

处理顺序输入的循环模型
应对长期交互的注意力要素。

Seo等人于2016年提出的的双向注意力流（Bidirectional Attention Flow，BiDAF）模型将这两项要素成功地结合在了一起，该模型在SQuAD数据集上取得了显著的效果。这些模型的一个缺点是，它们的循环特性使得它们在训练和推理方面的效率通常较低，特别是对于长文本而言。

QAnet模型设计的主要思想：卷积捕获文本的局部结构，而自注意力则学习每对单词之间的全局交互。附加语境疑问注意力（the additional context-query attention）是一个标准模块，用于为语境段落中的每个位置构造查询感知的语境向量（query-aware context vector），这在随后的建模层中得到使用。

CMU 和 Google Brain 新出的文章，SQuAD 目前的并列第一，两大特点：

模型方面创新的用 CNN+attention 来完成阅读理解任务
在编码层放弃了 RNN，只采用 CNN 和 self-attention。CNN 捕捉文本的局部结构信息（ local interactions），self-attention 捕捉全局关系（ global interactions），在没有牺牲准确率的情况下，加速了训练（训练速度提升了 3x-13x，预测速度提升 4x-9x）
数据增强方面通过神经翻译模型（把英语翻译成外语（德语/法语）再翻译回英语）的方式来扩充训练语料，增加文本多样性

现在越来越觉得CNN、capsule、transformer相关非NLP技术在NLP领域的强大，以后多尝试在模型上使用这些结构！

2.模型结构

模型由五层结构组成：

input embedding layer
embedding encoder layer
context-query attention layer
model encoder layer
output layer

图2-1.模型结构

2.1.Input embedding layer

Input embedding layer和BIDAF一模一样
具体顺序是：

英文字母随机初始化每个字母的char-embedding（当然对中文的char-embedding最好是pretrain的），并对query和context进行lookup
对query和context的char-embedding过CNN，提取每个字之间的特征；
对query和context的pretrain的word-embedding进行lookup
word-embedding和char-embedding进行concatenation
对concat的向量过两层highway，提取并保留原来的特征。（关于highway可参考博客highway netword）

word embedding+character embedding，word embedding从预先训练好的词向量中读取，每个词向量维度为 $p_1$ 假设词w对应的词向量为 $x_w$ ；
character embedding随机初始化，维度为 $p_2$ ，将每个词的长度padding or truncating到 $k$ ，则词w也可以表示成一个 $p_2*k$ 的矩阵，经过卷积和max-pooling后得到一个 $p_2$ 维的character-level的词向量，记为 $x_c$ 。
将 $x_w$ 和 $x_c$ 拼接，得到词w对应词向量 $[xw;xc]∈Rp1+p2[x_w;x_c]\in{R^{p_1+p_2}}$ ，最后将拼接的词向量通过一个两层的highway network，其输出即为embedding层的输出。训练过程中，word embedding固定，character embedding随模型一起训练。

2.2 Embedding Encoder Layer

重点是这一层上的改变，由一个stacked model encoder block而成（这部分只用了1个stacked model encoder block且里面只有一个encoder block，每个encoder block里面4个卷积层，每个卷积层的filter number是128、高度是7），每个 block 的结构是：[convolution-layer x # + self-attention-layer + feed-forward-layer]

单个block结构自底向上依次包含位置编码(position encoding)，卷积(conv)层，self attention层和前馈网络(fnn)层，具体参考图下图:

图2-2-1.Encoder block

每个基本操作(conv/self-attention/ffn)都放在残差块(residual block)里，具体各层参数参考原论文。原论文对这里卷积层和self-attention层的作用解释是：卷积能够捕获上下文局部结构，而self-attention则可以捕捉文本之间全局的互作用

这里出去CNN之外，几乎照搬的是transformer，关于transformer可以查看我之前的文章：paper:Attention Is All You Need（模型篇），那接下来说下这里的CNN部分,卷积用的 separable convolutions 而不是传统的 convolution，因为更加 memory efficient，泛化能力也更强。核心思想是将一个完整的卷积运算分解为 Depthwise Convolution 和 Pointwise Convolution 两步进行，两幅图简单过一下概念:

先做 depthwise conv，卷积在二维平面进行，filter 数量等于上一次的 depth/channel，相当于对输入的每个 channel 独立进行卷积运算，然后就结束了，这里没有 ReLU。
假设输入是 $64 * 64$ 的3通道图片，使用 $3 * 3 * 1$ 大小的卷积核，filter 数量等于上一层的depth，对输入的每个 channel 独立进行卷积运算，得到与上层depth相同个数的feature map。对应到图里即3个filter分别对3个channel进行卷积，得到3个feature map。如下图：

图2-2-2.depthwise conv

- 然后是pointwise convolution，和常规卷积运算类似，卷积核的尺寸为 1×1×M，M等于上一层的depth。它会将上一步的feature map在深度方向上进行加权组合，生成新的feature map，有几个filter就有几个feature map。如图3所示，输入depth为3，卷积核大小为$1*1*3$，使用4个filter，最终生成4个feature map。

图2-2-2.pointwise convolution

动画见https://www.slideshare.net/DongWonShin4/depthwise-separable-convolution。

编者按：
如果看过capsule的童鞋，应该还记得capsule是cnn的一个升级，所以在这里我也在想，如果把这里面的cnn替换成capsule会不会有奇效。之后有时间尝试

2.3.Context-Query Attention Layer

几乎所有 machine reading comprehension 模型都会有，而这里依旧用了 context-to-query 以及 query-to-context 两个方向的 attention：

先计算相关性矩阵，
再归一化计算 attention 分数，
最后与原始矩阵相乘得到修正的向量矩阵。

这里的attention步骤和BIDAF也有点像，context-to-query完全相同，但是在query-to-context的时候稍有不同。

根据上一层得到的context和query的encoder表示来计算context-to-query attention和query-to-context attention矩阵。分别用C和Q来表示编码后的context和query， $\in R^{n*d}$ 、 $\in R^{m*d}$ 。则步骤如下：

首先计算context和query单词之间的相似度，结果矩阵记为S， $S∈Rn×mS\in{R^{n×m}}$ 。其中相似度计算公式为： $f(q,c)=W_0[q,c,q⊙c]$
其中：q、c分别为单个单词的中间表示， $W_0$ 是一个可训练的参数。
用softmax对S的行、列分别做归一化得到 $Sˉ\bar{S}$ 、 $Sˉˉ\bar{\bar{S}}$ ，则 context-to-query attention矩阵A= $Sˉ⋅QT∈Rn∗d\bar{S}·Q^T \in {R^{n*d}}$ ，query-to-context attention矩阵B= $Sˉ⋅SˉˉT⋅CT∈Rn∗d\bar{S}·\bar{\bar{S}}^T·C^T \in {R^{n*d}}$ （参考DCN模型）。

2.4.Model Encoder Layer

和 BiDAF 差不多，不过这里依旧用 CNN 而不是 RNN。这一层的每个位置的输入是 [c, a, c⊙a, c⊙b]，a, b 是 attention 矩阵 A,B 的行，参数和embedding encoder layer大致相同，但是cnn 层数不一样，这里是每个 block 2 层卷积，一共7个block，并且一共用了3个这样的组合stack，并且这三个stack共享参数
更易懂地说，这里的Model Encoder Layer包含三个stacked model encoder blocks，每个stack model encoder blocks包含7个block，每个block的结构如图2-1，而每个block内部包含2个cnn卷积(也就是[convolution-layer x # + self-attention-layer + feed-forward-layer]里面的#=2)。

2.5 Output layer

分别预测每个位置是answer span的起始点和结束点的概率，分别记为 $p^1$ 、 $p^2$ ，计算公式如下：
$p^1=softmax(W_1[M_0;M_1])$
$p^2=softmax(W_2[M_0;M_2])$

其中 $W_1$ 、 $W_2$ 是两个可训练变量， $M_0$ 、 $M_1$ 、 $M_2$ 依次对应结构图中三个model encoder block的输出（自底向上）。
目标函数：
$L(θ)=−1N∑iN[log(pyi11)+log(pyi22)]L(θ)=-\frac{1}{N}{\sum_i^N[log(p_{y_i^1}^1)+log(p_{y_i^2}^2)]}$
其中 $y_i^1$ 、 $y_i^2$ 分别为第i个样本的groudtruth的起始位置和结束位置。
对测试集进行预测时，span(s, e)的选取规则是： $p_s^1$ 、 $p_e^2$ 最大且 $s≤es\leq e$ 。

3.数据增强

看图说话，对段落中每个句子先用 English-to-French 模型的 beam decoder 得到 k 个法语翻译，然后对每一条翻译，都再经过一个 reversed translation model 的 beam decoder，这最后就得到了 k^2 个改写的句子（paraphrases），然后从这 k^2 个句子中随机选一个

具体到 SQuAD 任务就是 $(d, q, a) - > (d^{'}, q, a^{'})$ ，问题不变，对文档 d 翻译改写，由于改写后原始答案 a 现在可能已经不在改写后的段落 $d^{'}$ 里了，所以需要从改写后的段落 $d^{'}$ 里抽取新的答案 $a^{'}$ ，采用的方法是计算 s’ 里每个单词和原始答案里 start/end words 之间的 character-level 2-gram score，分数最高的单词就被选择为新答案 $a^{'}$ 的 start/end word

实验结论是英文语料：法语语料：德语语料是 3:1:1 的比例时效果最好，EM 提升了 1.5，F1 提升了 1.1

4.源码及训练

We employ two types of standard regularizations. First, we use L2 weight decay on all the trainable variables, with parameter λ = 3 × 10−7. We additionally use dropout on word, character embeddings and between layers, where the word and character dropout rates are 0.1 and 0.05 respectively, and the dropout rate between every two layers is 0.1. We also adopt the stochastic depth method (layer dropout) (Huang et al., 2016) within each embedding or model encoder layer,where sublayer l has survival probability $pl=1−lL(1−pL)p_l = 1− \frac{l}{L} (1−p_L)$ where L is the last layer and $p_L$ = 0.9. The hidden size and the convolution filter number are all 128, the batch size is 32, training steps are 150K for original data, 250K for “data augmentation × 2”, and 340K for “data augmentation × 3”. The numbers of convolution layers in the embedding and modeling encoder are 4 and 2, kernel sizes are 7 and 5, and the block numbers for the encoders are 1 and 7,respectively.
We use the ADAM optimizer (Kingma & Ba, 2014) with $β 1 = 0.8$ ; $β 2 = 0.999$ ; $ϵ=10−7\epsilon = 10−7$ . We use a learning rate warm-up scheme with an inverse exponential increase from 0.0 to 0.001 in the first 1000 steps, and then maintain a constant learning rate for the remainder of training. Exponential moving average is applied on all trainable variables with a decay rate 0.9999.
Finally, we implement our model in Python using Tensorflow (Abadi et al., 2016) and carry out our experiments on an NVIDIA p100 GPU.

Tensorflow实现：https://github.com/NLPLearn/QANet
Pytorch实现：https://github.com/hengruo/QANet-pytorch

这里提供AI challenger参赛队友D总的code：aic_qa

参考文献

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