NAACL 2021 | QA-GNN：基于语言模型和知识图谱的问答推理

©PaperWeekly 原创 · 作者｜刘兴贤

学校｜北京邮电大学硕士生

研究方向｜自然语言处理

论文标题：

QA-GNN: Reasoning with Language Models and Knowledge Graphs for Question Answering

论文地址：

https://arxiv.org/abs/2104.06378

代码repo：

https://github.com/michiyasunaga/qagnn

该论文被收录于 NAACL 2021，作者是来自 Stanford 的 Michihiro Yasunaga、Hongyu Ren、Antoine Bosselut、Percy Liang and Jure Leskovec 。

基于知识图谱的问答（KBQA），是自然语言处理中的一个热门领域，最近的工作集中于知识图谱上的多跳推理以及语言模型与知识图谱的融合。目前的方法需要解决两个问题：

1. 在给定上下文的条件下，如何从规模巨大的知识图谱中检索出相关的知识；

2. 如何进行问答上下文与知识图谱的联合推理。

本文提出了一个新的模型：QA-GNN，通过两个关键性创新来尝试解决上述问题：

1. 相关性评分

在给定问答上下文的条件下，使用语言模型计算相关性评分，估计知识图谱中的实体对于给定上下文的重要性。

2. 联合推理

将问答上下文与筛选出的知识图谱的子图构建一张联合图，使用基于 GNN 的消息传递来更新彼此的表示。

该文章在 CommonsenseQA 以及 OpenBookQA 数据集上，进行了实验，实验表明，QA-GNN 方法比 fine-tune LM 与现有的 LM+KG 方法分别提高了 5.7% 和 3.7% ，以及处理结构化推理（如否定问题）的能力，比目前的fine-tune LM有 4.6% 的提升。

论文动机

目前现有的方法，对于 QA 上下文使用 LM 处理，对于 KG 使用 GNN 进行处理，并且并不相互更新彼此的表示，也不做语义的对齐表示。因此 QA 上下文与 KG 的分离表示可能会限制模型执行结构化推理的能力（比如处理否定问题）。因此本篇工作主要在于 QA 上下文与 KG 的融合表示。

联合推理

联合推理模块使用预训练语言模型（本文中使用 RoBERTa）将 QA 上下文编码，将其视为一个额外节点，添加到相关的子图中去。这样生成的图被称为 working graph。

对于 working graph 中的每个节点，使用相关性评分增强它们的特征。最后使用一个 attention-base GNN 模块做推理。

对于 working graph 中的每个节点，使用下式更新节点的表示，其中

表示 t 的所有邻居，

表示

对

的 attention weight，

表示来自邻居 s 向 t 传递的消息。

其中在邻居节点之间传递的消息是什么呢？

首先我们定义节点的 type embedding：

到

的 relation embedding：

其中

是一个线性变换，

是一个两层的 MLP。

最后我们定义从

到

传递的消息：

其中

也是一个线性变换。

节点类型、关系和 score-aware attention

将相关性评分

过一个 MLP 得到其 embedding

。

然后我们通过下式得到 query 和 key vector：

最后我们注意到式 2 中还有一个 attention weight，为：

其中

。

最终，在得到了 GNN 中节点的表示后，我们计算条件概率：

选择概率最高的作为问题的答案。

在测试集的候选答案上，使用 cross entropy loss 作为损失函数。

实验结果

▲ CommonsenseQA上的测试结果

▲ OpenBookQA上的测试结果

▲ 消融实验

总结

本文提出了 QA-GNN，利用预训练语言模型与 GNN 融合 QA 上下文与 KG。

使用相关性评分，从知识图谱中检索实体相关子图，并衡量每个节点对于 QA 上下文的重要程度，这保证了我们在后续进行融合时，能够注意到这样的相关性信息。

接着通过将 QA 上下文视作一个节点添加进 KG，通过工作图连接两个信息源，并通过 GNN 消息传递联合更新它们的表示。

本文是 GNN 在融合 QA 上下文与 KG 的一个尝试，在问答任务上相比现有的预训练语言模型、以及预训练 +KG 模型，都有不小的提升。同时，使用 attention-base GNN，能够可视化知识图谱中节点之间的注意力关系，有助于提高 QA 可解释性和结构化推理的能力。

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