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QA问答系统中的深度学习技术实现

应用场景

智能问答机器人火得不行,开始研究深度学习在NLP领域的应用已经有一段时间,最近在用深度学习模型直接进行QA系统的问答匹配。主流的还是CNN和LSTM,在网上没有找到特别合适的可用的代码,自己先写了一个CNN的(theano),效果还行,跟论文中的结论是吻合的。目前已经应用到了我们的产品上。

原理

参看《Applying Deep Learning To Answer Selection: A Study And An Open Task》,文中比较了好几种网络结构,选择了效果相对较好的其中一个来实现,网络描述如下:

QA问答系统中的深度学习技术实现

Q&A共用一个网络,网络中包括HL,CNN,P+T和Cosine_Similarity,HL是一个g(W*X+b)的非线性变换,CNN就不说了,P是max_pooling,T是激活函数Tanh,最后的Cosine_Similarity表示将Q&A输出的语义表示向量进行相似度计算。

详细描述下从输入到输出的矩阵变换过程:

  1. Qp:[batch_size, sequence_len] ,Qp是Q之前的一个表示(在上图中没有画出)。所有句子需要截断或padding到一个固定长度(因为后面的CNN一般是处理固定长度的矩阵),例如句子包含3个字ABC,我们选择固定长度sequence_len为100,则需要将这个句子padding成ABC<a><a>…<a>(100个字),其中的<a>就是添加的专门用于padding的无意义的符号。训练时都是做mini-batch的,所以这里是一个batch_size行的矩阵,每行是一个句子。
  2. Q:[batch_size, sequence_len, embedding_size] 。句子中的每个字都需要转换成对应的字向量,字向量的维度大小是embedding_size,这样Qp就从一个2维的矩阵变成了3维的Q
  3. HL层输出:[batch_size, embedding_size, hl_size] 。HL层:[embedding_size, hl_size],Q中的每个句子会通过和HL层的点积进行变换,相当于将每个字的字向量从embedding_size大小变换到hl_size大小。
  4. CNN+P+T输出 :[batch_size, num_filters_total]。CNN的filter大小是[filter_size, hl_size],列大小是hl_size,这个和字向量的大小是一样的,所以对每个句子而言,每个filter出来的结果是一个列向量(而不是矩阵),列向量再取max-pooling就变成了一个数字,每个filter输出一个数字,num_filters_total个filter出来的结果当然就是[num_filters_total]大小的向量,这样就得到了一个句子的语义表示向量。T就是在输出结果上加上Tanh激活函数。
  5. Cosine_Similarity:[batch_size] 。最后的一层并不是通常的分类或者回归的方法,而是采用了计算两个向量(Q&A)夹角的方法,下面是网络损失函数。 QA问答系统中的深度学习技术实现 ,m是需要设定的参数margin,VQ、VA+、VA-分别是问题、正向答案、负向答案对应的语义表示向量。损失函数的意义就是:让正向答案和问题之间的向量cosine值要大于负向答案和问题的向量cosine值,大多少,就是margin这个参数来定义的。cosine值越大,两个向量越相近,所以通俗的说这个Loss就是要让正向的答案和问题愈来愈相似,让负向的答案和问题越来越不相似。

实现

代码 点击这里 ,使用的数据是一份英文的 insuranceQA ,下面介绍代码重点部分:

字向量。本文采用字向量的方法,没有使用词向量。使用字向量的目的主要是为了解决未登录词的问题,这样在测试的时候就很少会遇到Unknown的字向量的问题了。而且字向量的效果也不一定比词向量的效果差,还省去了分词的各种麻烦。先用word2vec生成一份字向量,相当于我们在做pre-training了(之后测试了随机初始化字向量的方法,效果差不多)

原理中的步骤2。这里没有做HL层的变换,实际测试中,增加HL层有非常非常小的提升,所以在这里就省去了改步骤。

QA问答系统中的深度学习技术实现

CNN可以设置多种大小的filter,最后各种filter的结果会拼接起来。

QA问答系统中的深度学习技术实现

原理中的步骤4。这里执行卷积,max-pooling和Tanh激活。

QA问答系统中的深度学习技术实现

生成的ouputs_1是一个python的list,使用concatenate将list的多个tensor拼接起来(list中的每个tensor表示一种大小的filter卷积的结果) QA问答系统中的深度学习技术实现

原理中的步骤5。计算问题、正向答案、负向答案的向量夹角

QA问答系统中的深度学习技术实现

生成Loss损失函数和Accuracy。 QA问答系统中的深度学习技术实现

核心的网络构建代码就是这些,其他的代码都是训练数据、验证数据的读入,以及theano构建训练时的一些常规代码。

如果需要增加HL层,可参照如下的代码。Whl即是HL层的网络,将input和Whl点积即可。 QA问答系统中的深度学习技术实现

dropout的实现。

QA问答系统中的深度学习技术实现

结果

使用上面的代码,Test 1的Top-1 Accuracy可以达到61%-62%,和论文中的结论基本一致了,至于论文中提到的GESD、AESD等方法没有再测试了,运行较慢,其他数据集也没有再测试了。

下面是国外友人用一个叫keras的工具(封装的theano和tensorflow)弄的类似代码,Test 1的Top-1准确率在50%左右,比他这个要高:)

http://benjaminbolte.com/blog/2016/keras-language-modeling.html

Test set Top-1 Accuracy Mean Reciprocal Rank
Test 1 0.4933 0.6189
Test 2 0.4606 0.5968
Dev 0.4700 0.6088

另外,原始的insuranceQA需要进行一些处理才能在这个代码上使用,具体参看github上的说明吧。

一些技巧

  1. 字向量和词向量的效果相当 。所以优先使用字向量,省去了分词的麻烦,还能更好的避免未登录词的问题,何乐而不为。
  2. 字向量不是固定的,在训练中会更新
  3. Dropout的使用对最高的准确率没有很大的影响,但是使用了Dropout的结果更稳定 ,准确率的波动会更小,所以建议还是要使用Dropout的。不过Dropout也不易过度使用,比如Dropout的keep_prob概率如果设置到0.25,则模型收敛得更慢,训练时间长很多,效果也有可能会更差,设置会差很多。我这版代码使用的keep_prob为0.5,同时保证准确率和训练时间。另外,Dropout只应用到了max-pooling的结果上,其他地方没有再使用了,过多的使用反而不好。
  4. HL层的效果不明显 ,有很微量的提升。如果HL层的大小是200,字向量是100,则HL层相当于将字向量再放大一倍,这个感觉没有多少信息可利用的,还不如直接将字向量设置成200,还省去了HL这一层的变换。
  5. margin的值一般都设置得比较小。这里用的是0.05
  6. 如果将Cosine_similarity这一层换成分类或者回归,印象中效果是不如Cosine_similarity的 (具体数据忘了)
  7. num_filters越大并不是效果越好 ,基本到了一定程度就很难提升了,反而会降低训练速度。
  8. 同时也写了tensorflow版本代码, 对比theano的,效果差不多
  9. Adam和SGD两种训练方法比较 ,Adam训练速度貌似会更快一些,效果基本也持平吧,没有太细节的对比。不过同样的网络+SGD,theano好像训练要更快一些。
  10. Loss和Accuracy是比较重要的监控参数 。如果写一个新的网络的话,类似的指标是很有必要的,可以在每个迭代中评估网络是否正在收敛。因为调试比较麻烦,所以通过这些参数能评估你的网络写对没,参数设置是否正确。
  11. 网络的参数还是比较重要的 ,如果一些参数设置不合理,很有可能结果千差万别,记得最初用tensorflow实现的时候,应该是dropout设置得太小,导致效果很差,很久才找到原因。所以调参和微调网络还是需要一定的技巧和经验的,做这版代码的时候就经历了一段比较痛苦的调参过程,最开始还怀疑是网络设计或是代码有问题,最后总结应该就是参数没设置好。

结语

如果关注这个东西的人多的话,后面还可以有tensorflow版本的QA CNN,以及LSTM的代码奉上:)

其他问题可以联系:邮箱 jiangwen127@gmail.com ,或者到 这里的博客

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