作者丨苏剑林

单位丨追一科技

研究方向丨NLP，神经网络

个人主页丨kexue.fm

今天给 bert4keras [1] 新增加了一个例子：阅读理解式问答（task_reading_comprehension.py [2]），语料跟之前一样，都是用 WebQA 和 SogouQA [3]，最终的得分在 0.75 左右（单模型，没精调）。

方法简述

由于这次主要目的是给 bert4keras 增加 demo，因此效率就不是主要关心的目标了。这次的目标主要是通用性和易用性，所以用了最万能的方案——seq2seq 来实现做阅读理解。

用 seq2seq 做的话，基本不用怎么关心模型设计，只要把篇章和问题拼接起来，然后预测答案就行了。此外，seq2seq 的方案还自然地包括了判断篇章有无答案的方法，以及自然地导出一种多篇章投票的思路。总而言之，不考虑效率的话， seq2seq 做阅读理解是一种相当优雅的方案。

这次实现 seq2seq 还是用 UNILM 的方案，如果还不了解的读者，可以先阅读从语言模型到Seq2Seq：Transformer如戏，全靠Mask了解相应内容。

模型细节

用 UNILM 方案搭建一个 seq2seq 模型在 bert4keras 中基本就是一行代码的事情，所以这个例子的主要工作在并不在模型的建立上，而是在输入输出的处理上面。

输入格式

首先是输入，输入格式很简单，一张图可以表达清楚：

▲ 用seq2seq做阅读理解的模型图示

输出处理

如果输入单个篇章和单个问题进行回答，那么直接按照 seq2seq 常规的处理方案——即 beam search——来解码即可。

但是，WebQA 和 SogouQA 面对的是搜索场景，即同时存在多篇文章来对同一个问题进行回答，这就涉及到投票方案的选择了。一种朴素的思路是：每个篇章结合问题单独用 beam search 解码，并且给出置信度，最后再按照基于CNN的阅读理解式问答模型：DGCNN的投票方式进行。这种方式的困难之处在于对每个答案给出一个合理的置信度，它相比我们后面给出的思路则显得不够自然，并且效率也稍低些。

这里我们给出一种跟 beam search 更加“契合”的方案：先排除没有答案的篇章，然后在解码答案的每一个字时，直接将所有篇章预测的概率值（按照某种方式）取平均。

具体来说，所有篇章分别和问题拼接起来，然后给出各自的第一个字的概率分布。那些第一个字就给出 [SEP] 的篇章意味着它是没有答案的，排除掉它们。排除掉之后，将剩下的篇章的第一个字的概率分布取平均，然后再保留 topk（beam search 的标准流程）。预测第二个字时，每个篇章与 topk 个候选值分别组合，预测各自的第二个字的概率分布，然后再按照篇章将概率平均后，再给出 topk。依此类推，直到出现 [SEP]。其实就是在普通的 beam search 基础上加上按篇章平均，如果实在弄不明白，那就只能去看源码了。

此外，生成答案的方式应该有两种，一种是抽取式的，这种模式下答案只能是篇章的一个片段，另外一种是生成式的，即不需要考虑答案是不是篇章的片段，直接解码生成答案即可。这两种方式在本文的解码中都有相应的判断处理。

实验代码

代码链接：

https://github.com/bojone/bert4keras/blob/master/examples/task_reading_comprehension.py

最终在 SogouQA 自带的评估脚本 [4] 上，valid 集的分数大概是 0.75，单模型成绩轻松超过了之前的《开源一版DGCNN阅读理解问答模型（Keras版）》[3] 模型。当然，提升是有代价的——预测速度大大降低，每秒只能预测 2 条数据左右。

模型没精细调优，估计还有提升空间，当前还是以 demo 为主。

文章小结

本文主要是给出了一个基于 bert 和 seq2seq 思路的阅读理解例子，并且给出了一种多篇章投票的 beam search 策略，供读者参考和测试。

万能的Seq2Seq：基于Seq2Seq的阅读理解问答

方法简述

模型细节

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