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| 本文作者： 汪思穎 | 2018-07-28 23:35 |
雷鋒網(wǎng) AI 科技評論按：7 月 28 日，由中國中文信息學(xué)會和中國計算機學(xué)會聯(lián)合舉辦的第三屆語言與智能高峰論壇于北京語言大學(xué)舉辦，Naturali 奇點機智團隊作為 2018 機器閱讀理解技術(shù)競賽冠軍團隊，受邀參加本次活動的「機器閱讀理解評測論壇及頒獎儀式」，Naturali 聯(lián)合創(chuàng)始人兼 CTO、國際計算語言學(xué)協(xié)會會士（ACL Fellow）林德康作為代表進行了 2018 閱讀理解技術(shù)競賽系統(tǒng)報告。
機器閱讀理解任務(wù)一直是自然語言處理領(lǐng)域的重要問題。2018 機器閱讀理解技術(shù)競賽提供了一個基于真實場景的大規(guī)模中文閱讀理解百度數(shù)據(jù)集，共包含來自百度搜索的 30 萬個來自真實用戶的問題，對中文閱讀理解系統(tǒng)提出了很大的挑戰(zhàn)。Naturali 的系統(tǒng)在正式測試集上 ROUGE-L 和 BLEU-4 分別達到了 63.38 和 59.23，在 800 多支報名隊伍、105 支提交最終結(jié)果的隊伍中取得了第一名。
以下為 Naturali 奇點機智聯(lián)合創(chuàng)始人兼 CTO 林德康在現(xiàn)場分享的競賽報告：
一、DuReader 閱讀理解數(shù)據(jù)集的特點
現(xiàn)在有很多閱讀理解問答數(shù)據(jù)集，百度數(shù)據(jù)集算是中文閱讀理解數(shù)據(jù)集里最好的。百度數(shù)據(jù)集相比 Stanford 經(jīng)典數(shù)據(jù)集 SQuAD 更真實、更具挑戰(zhàn)性。SQuAD 是從維基百科的信息來源集成問題，答案必定出現(xiàn)在文本里面，句法比較標(biāo)準(zhǔn)。而此次比賽的百度數(shù)據(jù)集都是用戶的真實提問，不僅包括事實性的問題，還包括意見性的問題，部分問題在百度搜索里沒有標(biāo)準(zhǔn)答案，并且問題的表達方式不一定很直接。
比如說意見性問題「iPhone X 好不好用」，或現(xiàn)象描述「響一聲就說正在通話中」，這類問題回答起來難度更高。
二、競賽題目實例
問題：昆特牌什么時候公測
人工標(biāo)注答案：[‘時間為 6 月 6 日，暫定為期兩周，即 6 月 6 日-6 月 19 日。']
Naturali 答案: [‘巫師之昆特牌國服山丘試煉開啟時間為 6 月 6 日，暫定為期兩周，即 6 月 6 日-6 月 19 日。’]
參考文檔
['文章 閱讀'，'巫師之昆特牌山丘試煉馬上開啟了，帥編來告訴大家開啟時間。'，'巫師之昆特牌國服山丘試煉開啟時間為 6 月 6 日，暫定為期兩周，即 6 月 6 日-6 月 19 日。'，'參與過“青草試煉”的玩家將直接獲得本次測試的資格，無需激活碼。'，'國服公測時間暫未公布。'，'聲明：本文由入駐搜狐公眾平臺的作者撰寫，除搜狐官方賬號外，觀點僅代表作者本人，不代表搜狐立場。'，'一款專為游戲動漫愛好者打造的 app 全面的資訊福利，熱門資訊圖鑒攻略應(yīng)有盡有。國內(nèi)外熱門手游推薦，精彩不容錯過。'，'itmo 愛萌游戲-二次元游戲第一門戶 itmo 愛萌游戲是國內(nèi)第一二次元游戲門戶網(wǎng)站，致力于打造全新型的手機游戲網(wǎng)站。']
['南方公園游戲在 U2 上放出了新的宣傳片昆特牌公測日期發(fā)布南方公園游戲這都從去年 4 月延到今年 10 月不過動畫 21 季今年 9 月開始播剛好可以銜接到游戲發(fā)售日期'，'反正昆特牌打了一下午電腦一盤沒贏我就放棄了'，'我巫師 3 二周目開始玩昆特牌，畢竟一周目沒錢，二周目也不繼承。現(xiàn)在走到哪打到哪。'，'下周就公測？好突然，這么快'，'昆特盤看測試錄像，氪金也是厲害啊。。。這南方公園竟然跳票到這個時候。。'，'昆特牌國際服已經(jīng)激活就是看不懂挺期待南方公園的'，'期待 spOktoberfest! 另外希望昆特正式服早日上線'，'南方公園一聽就是垃圾游戲，大家千萬別買'，'應(yīng)用吧活動，去領(lǐng)取'，'活動截止：2100-01-01'，'要不是川普贏了，也不至于這么跳票'，'昆特牌還沒公測啊，我都以為大家已經(jīng)玩了好久了'，'打牌才是正事 打牌打到十一月玩高清二戰(zhàn) 美滋滋’]
解析說明：參考文檔是從搜索引擎得到的排名靠前結(jié)果的網(wǎng)頁全文，一個問題會對應(yīng)多篇長文檔；標(biāo)注答案是人工根據(jù)文檔總結(jié)撰寫而成，一個問題可能對應(yīng)多個答案，特別是對意見性的問題來說，有多個答案是很常見的。從以上案例可見，Naturali 閱讀理解系統(tǒng)給出的答案比人工答案甚至還要全面。
三、數(shù)據(jù)預(yù)處理
百度提供五個篇文章作為參考文檔。由于文章沒有長度限制，我們根據(jù)關(guān)鍵詞密度，句子位置等信息將超過 500 詞的文章壓縮到 500 詞以內(nèi)。
以下是我們數(shù)據(jù)預(yù)處理的具體方法：
如果標(biāo)題和各段內(nèi)容中間插入特殊分割符號連接在一起，沒有超過預(yù)設(shè)最大長度，則將得到結(jié)果作為預(yù)處理的結(jié)果；
否則，我們計算各段落和問題的 BLEU-4 分?jǐn)?shù)，以衡量段落和問題的相關(guān)性；
在分?jǐn)?shù)排名前 k 的段落中，選擇最早出現(xiàn)的段落；
選取標(biāo)題，這個段落以及下一個段落；
對于第 3 到第 10 個段落，選取每個段落的第一句話；
將所有選取的內(nèi)容以特殊分隔符連接在一起，截取最前面不超過預(yù)設(shè)最大長度的內(nèi)容，將得到的結(jié)果作為預(yù)處理的結(jié)果。
四、模型整體結(jié)構(gòu)
我們使用的模型整體結(jié)構(gòu)，是經(jīng)典的端對端閱讀理解模型結(jié)構(gòu)，分為四層：
第一層：特征表示層（Representation)
第二層：編碼層（Encoding)
第三層：匹配層（Matching)
第四層：答案片段抽取層（Answer Span Extraction)
下面我們對每一層進行簡單介紹。
第一層：特征表示層
首先，給定一個問題的詞序列和篇章的詞序列，我們要對它進行特征抽取，將它變成一個特征向量序列。
我們是在搜狗互聯(lián)網(wǎng)語料庫上進行的預(yù)訓(xùn)練。這個數(shù)據(jù)集比百度數(shù)據(jù)集還要大好幾個量級，所有中文網(wǎng)頁都在里，每一詞用什么向量表達就是在這里面訓(xùn)練的。
第二層：編碼層
得到問題和篇章的向量特征表示序列后，我們分別進行編碼。
第三層：匹配層
匹配層是模型比較核心的部分，我們利用注意力機制融合問題和篇章信息。
經(jīng)過了幾種模型的測試，最后我們的系統(tǒng)里用到了 Match-LSTM、BiDAF、DCA 這三種集成模型，相比其他模型，這幾種模型效果接近，訓(xùn)練速度較快。在單一模型中我們運用 BiDAF，在集成模型中則會運用到不同的匹配層得到的結(jié)果進行集成。
第四層：答案片段抽取層
最終，我們利用指針網(wǎng)絡(luò)進行答案抽取。
根據(jù)百度數(shù)據(jù)集特點，回答里面可能會包含多個答案，所以我們采用的是第二種利用多個參考答案的公式進行計算，即在多個答案上損失的平均數(shù)作為損失函數(shù)。
● 常用損失函數(shù)
● 利用多個參考答案
五、最小風(fēng)險訓(xùn)練
通常的 RC 系統(tǒng)是以提高標(biāo)準(zhǔn)答案概率作為訓(xùn)練的目標(biāo)，但實際評測的標(biāo)準(zhǔn)是 ROUGE。最小風(fēng)險訓(xùn)練是拿評測的標(biāo)準(zhǔn)作為訓(xùn)練的目標(biāo)，需要對每個片段都計算損失函數(shù)，所以優(yōu)化的時間比較長。我們的系統(tǒng)首先用最大似然估計訓(xùn)練得到初始模型，然后直接優(yōu)化 ROUGE 函數(shù)，讓我們的 ROUGE 值達到最高。這里 delta(y_i, y_i*) 是候選答案 y_i 與標(biāo)準(zhǔn)答案 y_i* 在 ROUGE 函數(shù)上的差。
● 最小風(fēng)險訓(xùn)練
● 以最大似然估計訓(xùn)練得到的模型初始化繼續(xù)訓(xùn)練
六、單一模型實驗結(jié)果
我們的 ROUGE 分?jǐn)?shù)最終能夠遠遠超出基線系統(tǒng)分?jǐn)?shù)，是通過篇章預(yù)處理、預(yù)訓(xùn)練詞向量、其他特征、多個答案、聯(lián)合訓(xùn)練、最小風(fēng)險訓(xùn)練等方法綜合累計得來的。
七、集成模型
我們提交的數(shù)據(jù)是通過集成模型計算出來的，最終根據(jù)不同種模型（BiDAF, MatchLSTM, DCA）和不同參數(shù)（Dropout：0.1, 0.15, 0.2，聯(lián)合學(xué)習(xí)比率：4.0, 5.0）做成了一個集成模型，比單一模型的 ROUGE 分?jǐn)?shù)又高出了 1.5 個點。
八、總結(jié)及展望
我們本次競賽用的是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)端到端的系統(tǒng)，而我曾經(jīng)在谷歌做搜索問答用的是模塊化的系統(tǒng)。模塊化系統(tǒng)會把問題分成幾部分，首先識別答案類型，再根據(jù)類型和問題、文本的匹配度去計算分?jǐn)?shù)。而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)把所有的步驟放到一個網(wǎng)絡(luò)里面，雖然沒有專門為不同的答案類型建模，但是訓(xùn)練完成后仍然能夠覆蓋到不同問題類型，比如問「什么時候......」，找的答案里就有日期。
相比模塊化系統(tǒng)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)端到端的系統(tǒng)代碼簡單很多，并且每次改動、優(yōu)化都是全局的優(yōu)化。然而模塊化系統(tǒng)的優(yōu)化，是優(yōu)化某一個模塊，模塊之間已經(jīng)適應(yīng)了各自的缺陷，其中一個模塊變好，其他模塊不一定隨之改善，使整個系統(tǒng)的優(yōu)化會變得比較困難。
目前有很多問答系統(tǒng)已經(jīng)上線了，但是背后的實現(xiàn)還是模塊化的機制。很有可能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)現(xiàn)在的表現(xiàn)暫時還不及模塊化系統(tǒng)，但到現(xiàn)階段它的準(zhǔn)確度已經(jīng)可以有一些應(yīng)用。比如我們做語音助手的時候，經(jīng)常將搜索作為一個「兜底」的功能。比如在智能客服應(yīng)用中，拿客服文檔做關(guān)鍵詞匹配，但用自動閱讀理解就可以把閱讀理解系統(tǒng)當(dāng)做一個「兜底」，找到文檔以后便可以把更精簡、準(zhǔn)確的答案找出來。
最后，如果有對我們的團隊感興趣的同學(xué)，歡迎投簡歷到 jobs@naturali.io，期待你與我們一起，在 AI 語音交互這條路上共同前行。
謝謝大家。
附 Naturali 奇點機智簡介：
Naturali 創(chuàng)立于 2014 年 11 月，目前已經(jīng)將業(yè)務(wù)聚焦在兩個方面：一個是 NI 開放平臺——「零編碼、五分鐘 ，創(chuàng)造屬于你的語音技能」，為各類硬件、APP 賦予 AI 語音交互能力。另一個是一款帶有學(xué)習(xí)功能的第三方語音助手 APP「布點語音」，已經(jīng)在各大安卓商店上線，目前已經(jīng)可以覆蓋 300+APP，支持 12000+ 語音技能。
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