论文浅尝 | Question Answering over Freebase

Dong,L., Wei, F., Zhou, M., & Xu, K. (2015). Question Answering over Freebasewith Multi-Column Convolutional Neural Networks. Meeting of the Association forComputational Linguistics and the, International Joint Conference on NaturalLanguage Processing (pp.260-269).

动机

基于知识图谱的问答系统（KBQA），旨在利用知识图谱覆盖领域内的三元组，来回答一些事实性问题。处理 KBQA 问题，其关键在于两个方面：实体识别/链接，关系映射。其中，最重要的工作是关系映射，即将问题中的关系模式（relation pattern），或称谓词指称，映射为知识图谱中连接实体的关系。为了解决这个问题，传统的方法为使用模板。对于训练语料中覆盖的模板，固然可以精确地从模板映射到某个关系。但是模板覆盖的范围有限，而且需要大量的人为标注和模板统计工作，会耗费大量的人力。对于模板没有覆盖的问题，就有很大的概率无法正确回答。为了解决这个问题，本文引入了卷积神经网络，旨在建立一个端到端的问答系统，将自然语言问句与知识图谱映射到同一个向量空间，从语义上理解问题，而非通过规则的堆砌来解决 KBQA 问题。

本文为了引入更丰富的信息，从三个角度：答案路径、答案上下文、答案类型对候选实体进行理解，并尽量从问题中找到与候选实体近似的语义，从而推测出正确的答案实体。

 

贡献

文章的贡献有：

（1）设计了基于 CNN 的端到端语义模型，解决 KBQA 问题；

（2）同时训练自然语言问句词向量与知识图谱三元组，将问题与知识图谱映射到同一个语义空间；

（3）从三个方面考察候选实体与候选实体的上下文，而不是从问句去进行谓词映射，从一个新颖的角度处理 KBQA 问题。

（4）实验效果表面，本文提出的方法是 state-of-the-art 的。

 

方法

本文从三个角度来理解问题，试图找到最可能的候选答案。该文主要聚焦于三个方面：答案路径（answer path）、答案上下文（answer context）和答案类型（answer type）来分析问题和答案的相似度。每一个方面都对应一个训练好的卷积网络，以此来回答问题。这三个 CNN 被称为多列卷积神经网络（Multi-Column convolutional neural network，MCCNNs）。

该模型的主要设计框架如下：首先利用命名实体识别、实体链接等技术，从自然语言问句中找到KB中对应的实体，然后将该实体连接的每个实体，都视为一个候选答案实体。找到候选答案实体后，对候选答案实体从答案路径、答案上下文、答案类型进行向量的映射。具体映射方式为将相关实体或属性对应的向量进行累加（如构成答案路径的属性边的向量累加），从而形成三个向量：g_1(a),g_2(a), g_3(a)。同时，利用三个 CNN 分别对问句从三个方面（答案路径、答案上下文、答案类型）进行卷积，得到三个向量：f_1(a),f_2(a), f_3(a)。有这些向量，最终可以对问题-候选答案进行评分，评分公式为:

根据计算结果得到最高分的就是问题答案。

 

下面对方法细节进行阐述。

首先，是找到候选答案实体。模型中，识别出来的实体，在一定范围内相连的其他实体（经过一跳或两跳），都视为候选实体，形成一个候选实体集合 c_q。

其次，是对自然语言问句的卷积计算。如图1所示，每一个 CNN，首先对问题中所有的词赋予一个预训练好的初始词向量，并根据上下文窗口（窗口大小为5）进行拼接；再经过卷积计算、最大池化得到定维的向量。最后将这三个向量与候选问题映射的三个向量进行加权求和，得到最后的问题-候选答案打分。三个 CNN 的输入都是单词向量，而不同的是每个网络的参数不同，得到的向量也不同。此外，需要注意的是，在 MCCNN 中，词向量也是待学习的参数，也就是说，每次的 loss 反向传播都会更新词向量。

图1 MCCNNs框架图

再次，是对候选答案的向量映射。模型将 KB 中所有的实体、关系和答案类型都映射为事先初始化的向量，并组成一个知识图谱向量矩阵，每个实体和关系都可以从矩阵中找到对应向量，而这个矩阵的参数也在训练中被更新。如同词向量一样，训练完成后，知识图谱的实体与关系映射的向量也得到相应的更新。

对于答案路径的映射，首先是找到路径。在模型中，问题中的实体与答案实体之间相连的关系（一跳或两跳），即为路径。如图 1 所示，实体“Avatar”与答案实体“2009-12-17”之间由“release_date_s”和“cate_release_date”这两个关系相连，这两个关系就组成路径。路径对向量的映射，就是在知识图谱向量矩阵中找到关系对应的向量，并求平均值。

对于答案上下文的映射，就是在与问题路径相关的一跳实体和关系，都视为答案上下文。如图1中所示，“release_date_s”、“m.0gdp17z”、“cate_release_date”形成了一个答案路径，那么与这三个元素相连的单跳实体或关系就是上下文。上下文对向量的映射，也是找到这些元素对应的向量求平均值。

对于答案类型的映射，即对于候选答案实体，确定其答案类型，并从知识图谱向量矩阵中找到映射的向量。比如图1中，“2009-12-17”的答案类型为“datetime”，而“JamesCameron”的答案类型为“person”和“film.producer”。映射方法也是求平均值。

由此，问题的三个向量和候选答案的三个向量，就已经得到，进行点积计算并求和后，就得到最终评分。

最后进行训练。损失函数为

其中m为margin，S(q,a) 为问题-正确答案对的相似度，S(q,a`) 为问题-随机答案对的相似度。随机答案是从候选答案集 c_q 中随机抽取的答案，视为负例。目标函数是使该损失函数最小：

|A_q|是一个问题的正确答案数量，R_q 是随机答案集合。模型使用反向传播来训练，并使用 AdaGrad 来解决非凸函数问题，并且使用了 max-norm regularization技术。此外，由于 WIKIANSWERS 有平行问题，所以采用平行问题来额外训练模型，即平行问题（paraphrased questions）应该经过卷积后有类似的向量。所以将平行问题作为正例，随机抽取的非平行问题作为负例，设置 margin 损失函数，并最小化损失函数为目标进行模型训练，而训练过程如前所述。

实验

从图 2 所示的表格可以见到，当前系统的方法，比使用传统 semantic parser（即模板）和使用粗放词向量相加来表示问题的 Bordes 方法，有了显著提高。

图2 问答系统实验效果比较

另外，从图3可见，从多列模型中，去除 path 网络（w/o path），实验效果下降最多，可知道 path 对问题理解最为重要；而如果只使用一种方法来理解问题（w/o multi-column），比从多个维度理解问题，效果差很多；另外，平行问题（w/oparaphrase）的训练也提高了实验效果。

图3 实验方法效果比较

除此之外，这篇文章中还做了两个有趣的实验。

其一是寻找句子中的显著词。所谓显著词，就是如果将该词用一个停用词（of/a/is/to）来替代，句子的语义变化最大（卷积出来的向量与原始句子的向量做欧氏距离计算，值为最大），那么这个词就是显著词。

图4 显著词实验

如上图 4 所示，柱状条代表该词的显著程度（即前述计算出来的欧氏距离）。可见 wh-疑问词（如what、who、where）、与疑问词相连的名词或动词（如type、speak）是最为显著的，也就是说，这些词最能体现出问句的语义，是重要的关键词。

其二是通过卷积出来的向量，从三个维度去观察，是否真的相似，即通过三个维度考察的句子，是否真的有聚类效应。

图 5 句子聚类实验

如上图 5 所示，每一列都代表，通过答案路径、答案类型、答案上下文的映射向量，所找到的最相近向量所对应的句子。从这三列可以看到，基本都能将最相近的答案路径、答案类型、答案上下文的问句找到，即可以通过模型训练出来的问句卷积神经网络，找到语义最相似的句子。

这篇文章，作者从三个角度去理解问题和候选答案，并找到最佳预测答案，这样可以更加精细地理解问题语义，准确地找到答案，并且可以附加训练出词向量词典和知识图谱向量词典。当然，如果实体链接没有正确找到实体，或者遇到时间判断的问题（谁是**的第二任妻子），或者问题问得很模糊（**是谁，是问这个人的身份，还是这个人的职位？），模型处理效果都不佳，这些都需要以后去解决。此外，大量的参数（词向量、知识图谱、三个卷积神经网络）都是训练生成，那么训练的调参就非常重要，找到最佳参数相对更加困难，训练时间也更长，这些都是有可能妨碍模型效果的问题，需要在实践中积累经验。

 

论文笔记整理：花云程，东南大学博士，研究方向为自然语言处理、深度学习、问答系统。

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