基于BERT模型的知识库问答(KBQA)系统

一、介绍

本项目的主要目标是构建一个公共的知识库问答系统，从用户所提出的问题，对知识库进行检索，返回一个确定的答案，或者没有答案。项目代码、数据在这个地址中：链接: https://pan.baidu.com/s/1HvdVIvYIrvDaRBDl5p1oUw 提取码: a917

本项目所使用的数据集是已经被预处理好的三元组 ，有两个文件 nlpcc-iccpol-2016.kbqa.training-data，nlpcc-iccpol-2016.kbqa.testing-data，文件内容样式：

二、数据处理

1. 切分数据

training-data样本数14609，testing-data样本数9870 。运行 1_split_data.py 重新切分一下数据，在路径".\bert-kbqa\input\data\NLPCC2016KBQA"得到 train.txt    dev.txt    test.txt三个文件。三个文件的样本数量分别是 14609，4935，4925。

2. 构造命名实体识别（NER）数据集 

 运行  2-construct_dataset_ner.py 得到命名实体识别数据集，在路径 "bert-kbqa\input\data\ner_data"得到。

 txt文件是ner数据集，csv是后面数据库所需要的。

由于只需要识别实体，所以只标记处实体和非实体，供三个类别["O","B-LOC","I-LOC"],ner的数据：

 3.  构建属性相似度的数据

 一个问题(样本)自己的属性为正例，再随机从剩余的，非自身属性中选取5个作为负例。运行文件 

 3-construct_dataset_attribute.py得到。如图： 行末为1的是正例，行末为0是负例。

4. 构建数据库(Mysql)的数据

mysql的安装配置，这里就不展开了。假设各位mysql都已经存在。

        运行文件  5-triple_clean.py  得到所需要数据，运行  6-load_dbdata.py 创建数据库，加载数据。

三、模型介绍

 bert是基于transformer的decoder部分做的预训练模型，这里以项目为主 ，原理部分不展开

       bert 论文：https://arxiv.org/abs/1810.04805

       bert翻译的中文博客 ：https://blog.csdn.net/qq_41664845/article/details/84787969#comments

      bert的源代码(pytorch) ：https://github.com/huggingface/transformers

      CRF知乎专栏：https://zhuanlan.zhihu.com/p/44042528

模型基于bert，主要有两个模型

     模型1：BertCrf 用 BertForTokenClassification + crf 模型  用于识别出问题中的实体，是查询数据库的基础。

     运行文件 NER_main.py 训练

     模型2: BertForSequenceClassification , 用于句子分类。把问题 和 属性拼接到一起，判断问题要问的是不是这个属性。

   运行文件 SIM_main.py 训练

     需要说明一下，当在数据库查询的属性在问题中已经出现，则此时认为该问题所对应的属性已经找到，不需要经过模型2来判断，以达到节约时间的目的。

   例如：

   问题：《机械设计基础》这本书的作者是谁？   

   在数据库查找的“作者”这个属性在问题中出现了，则直接返回对应的答案。

     项目工作的流程：
 

四、最终结果

 模型1 BertCrf 最佳模型，在测试集的表现：

模型二     BertForSequenceClassification 最佳模型，在训练集的表现

在测试集，找了一些问题，属性没有完全在问题中出现，问答对话的效果：