介绍

事实问题

非事实问题

为什么我们关注 NLP 中的事实问题？

2 种关键方法

大纲

IR-based QA

基于 IR 的事实(Factoid) QA：TREC-QA

问题处理

答案类型

检索

答案提取

如何？

MCTest

SQuAD

阅读理解

基于 LSTM 的模型

基于 BERT 的模型

为什么 BERT 比 LSTM 效果更好？

Knowledge-based QA

但是

语义解析

如何构建语义解析器？

Hybrid QA

Watson 核心理念

QA评估

最后

介绍

• 定义：问答（“QA”）是自动确定自然语言问题答案的任务
• 主要关注“事实”问题

事实问题

事实问题，有简短准确的答案。

非事实问题

一般的非事实问题需要更长的答案、批判性分析、总结、计算等。

为什么我们关注 NLP 中的事实问题？

• 他们更容易
• 他们有一个客观的答案
• 当前的 NLP 技术无法处理非事实的答案
• 对系统自动回答非事实问题的需求较少

2 种关键方法

• 基于信息检索的 QA
‣ 给定一个查询，搜索相关文档
‣ 在这些相关文档中查找答案
• 基于知识的QA
‣ 构建查询的语义表示
‣ 查询事实数据库以寻找答案

大纲

• IR-based QA
• Knowledge-based QA
• Hybrid QA

IR-based QA

基于 IR 的事实(Factoid) QA：TREC-QA

1.使用问题去获得query，查询IR引擎
2. 查找文档，以及文档中的段落
3. 提取简答串

问题处理

• 找出有助于检索的问题的关键部分
‣ 丢弃非内容词/符号（wh-word、? 等）
‣ 制定为 tf-idf 查询，使用 unigrams 或 bigrams
‣ 识别实体并优先匹配
• 可以使用模板重新表述问题
‣ E.g. “Where is Federation Square located?”
‣ Query = “Federation Square located”
‣ Query = “Federation Square is located [in/at]”
• 预测预期答案类型（此处 = LOCATION）

答案类型

• 了解答案类型有助于：
‣ 找到包含答案的正确段落
‣ 查找答案字符串

• 分类处理
‣ 给定问题，预测答案类型
‣ 关键特征是问题的中心词
‣ 澳大利亚国徽上的动物是什么？
‣ 一般不难

检索

• 查找与查询匹配的前 n 个文档（标准 IR）
• 接下来查找这些文档中的段落（段落或句子）（也由 IR 驱动）
• 应包含：
‣ 问题关键字的许多实例
‣ 答案类型的几个命名实体
‣ 段落中这些术语的接近程度
‣ IR 引擎排名靠前
• 重新排列 IR 输出以找到最佳段落（例如，使用监督学习）

答案提取

• 找到问题的简明答案，作为文章的跨度

如何？

• 使用神经网络提取答案
• 又名阅读理解任务
• 但深度学习模型需要大量数据
• 我们是否有足够的数据来训练理解模型？

MCTest

• Crowdworkers 编写虚构的故事、问题和答案
• 500 个故事，2000 个问题
• 多项选择题

SQuAD

• 使用维基百科段落
• 第一组众包工作者提出问题（给定段落）
• 第二组众包工作者为答案贴上标签
• 15 万个问题（！）
• 第二个版本包含无法回答的问题

阅读理解

• 给定一个问题和上下文段落，预测答案跨度在段落中的开始和结束位置？

• 计算：
‣ $P_{start}(i)$ ：概率, 单词 i 是起始令牌
‣ $P_{stop}(i)$ ：概率, 单词 i 是结束令牌

基于 LSTM 的模型

• 将问题标记提供给双向 LSTM
• 通过加权和聚合 LSTM 输出以产生 q ，即最终的问题嵌入

• 以类似的方式处理段落，使用另一个双向 LSTM
• 不仅仅是词嵌入作为输入
‣ 表示单词是否与疑问词匹配的特征
‣ POS 特征
‣ 加权问题嵌入：通过关注每个问题词产生

• {p1, . . . , pm} ：来自双向 LSTM 的每个段落中单词的一个向量
• 计算每个单词的开始和结束概率：

基于 BERT 的模型

• 微调 BERT 以预测答案跨度

为什么 BERT 比 LSTM 效果更好？

• 它有更多的参数
• 它经过预先训练，因此在适应任务之前就已经“知道”语言
• 多头注意力是秘诀
• 自注意力架构允许在问题词和上下文段落之间进行细粒度分析

Knowledge-based QA

• 许多大型知识库
‣ Freebase、DBpedia、Yago 等
• 我们可以支持自然语言查询吗？

‣ 将“Ada Lovelace”与知识库中的正确实体链接以找到三元组（Ada Lovelace，出生年份，1815）

但是

• 将自然语言句子转换为三元组并非易事

• 实体链接也是一个重要组成部分
‣ 歧义：“洛夫莱斯是什么时候出生的？”
• 我们能否简化这两个步骤的过程？

语义解析

• 将问题转化为逻辑形式，直接查询知识库
‣ 谓词演算
‣ 编程查询（例如 SQL）

如何构建语义解析器？

• 文本到文本问题：
‣ 输入 = 自然语言句子
‣ 输出 = 逻辑形式的字符串
• 编码器-解码器模型（第 16 篇文章！）

Hybrid QA

• 为什么不同时使用基于文本和基于知识的资源进行 QA？
• IBM 的 Watson 赢得了游戏节目 Jeopardy！使用各种资源来回答问题

Watson 核心理念

• 从基于文本和基于知识的来源生成大量候选答案
• 使用丰富多样的证据为他们评分
• 系统中的许多组件，大部分都经过单独培训

QA评估

• IR：返回匹配段落或答案字符串的系统的 MRR(平均倒数排名)
‣ 例如系统为一个查询返回 4 个段落，第一个正确的段落是第 3 个段落
‣ MRR = ⅓
• MCTest：准确性
• SQuAD：字符串与黄金答案的精确匹配

最后

• 基于 IR 的 QA：搜索文本资源以回答问题
‣阅读理解：假设问题+段落
• 基于知识的 QA：搜索结构化资源以回答问题
• 热点领域：一直在创建许多新方法和评估数据集（叙事、QA、常识推理等）

OK,QA就倒这里了，辛苦观看，有问题随时评论哦！

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问题处理

答案类型

检索

答案提取