论文浅尝 | 一种用于多关系问答的可解释推理网络

论文笔记整理:谭亦鸣,东南大学博士生,研究方向为跨语言知识图谱问答。

来源:COLING 2018

链接:https://www.aclweb.org/anthology/C18-1171

问题背景与动机

多关系问答(multi-relationquestion answering)是知识问答的一个重要任务,“多关系”指的是问题中包含多个关系和实体信息,为了回答这类问题,需要对知识库中多个事实三元组进行分析和推理。

 

现有的方法主要可以分为两类:基于语义分析;基于embedding;

 

基于语义分析的方法主要依赖于人工特征与标注,但是泛化能力较弱。

基于embedding的方法一般利用弱监督机制训练得到end-to-end问答模型,但是现有的方法主要依赖于相似度计算而在推理方面有所欠缺。

 

在这篇文章中,作者提出‘可解释推理网络(Interpretable Reason Network,IRN)模型’用于解决多关系问答。通过多跳推理的形式完成多关系问题的问答过程。

 

贡献

1.    提出面向多关系问答的IRN模型,并在性能上取得了state-of-art

2.   相对于现有推理网络,这篇文章提出的方法更具可解释性,多跳推理的过程可以清晰的反映答案生成的过程

模型

IRN的整体框架如图所示,其中包含三个子模型:Input Module; ReasoningModule; Answer Module,分别用于问句的embedding,三元组推理以及答案的生成。

以问题‘Howold is Obama’s daughter?’ 为例,问题的解析、推理和回答过程包含三跳(3 hops),每个hop包含的过程相同,描述如下:

1.    Input Module:输入问题(仅初始),得到问题的embedding形式q

2.    Reasoning Module:输入q,以及对问题NER得到的实体信息e1,找到对应的关系r1

3.    Input Module:将已识别关系信息r1从q中去除,得到更新的q’,用于下一步推理

4.    Answer Module:根据已得到的e1和r1从知识库中找到对应的答案信息

5.    Reasoning Module:将已分析实体信息e1与关系信息r1融合,并用于下一步推理

 

其中,获取关系r的计算过程如以下公式所示:

实验

实验数据

本文实验所使用的数据基于WorldCup2014,数据集的统计信息由表1所示。

 

实验结果

对比模型说明:

1.    Embed (Bordes et al., 2014b):利用embedding空间将问题和答案进行匹配的方法

2.    Subgraph (Bordes et al., 2014a):在Embed基础上利用实体子图加强答案实体的表达

3.   Seq2Seq (Sutskever et al., 2014):使用基于LSTM的encoder-decoder实现的语义解析模型

4.   MemN2N (Sukhbaatar et al., 2015):使用记忆网络构建的end2end模型,其中记忆单元包含了相关的三元组信息

5.   KVMemN2N (Miller et al., 2016):在MemN2N的基础上,将记忆单元划分为键-值两个部分,键为头实体及关系,值为尾实体

6.    IRN-weak (This paper)

 

可解释性分析

表3反映了IRN在多跳过程中识别关系和实体的精准度,r1/e1 -> rn/en -> a


OpenKG

开放知识图谱(简称 OpenKG)旨在促进中文知识图谱数据的开放与互联,促进知识图谱和语义技术的普及和广泛应用。

 

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