基于kbqa的复旦大学论文解释learningquestionansweringoverQAcorporaandknowledgebases(一)

        由于我利用了大牛的论文复现了代码，但是很多同学都不太懂，由于本人代码规范不是太好，并且最近太忙所以一直没有整理这方面的，所以抽出时间，准备再重新过一遍，然后看是否能够基于本篇论文做更多的贡献，然后把代码从头梳理一遍。

       那么从论文开始进行编辑。

1. abstract 摘要

        问答已经变成一个比较流行的方式，人类从billion数据集中获取知识的方式。与网页搜索不同的是基于知识库的QA更加精准并且答案简洁，并且提供了一个自然语言的理解，映射为一个从知识库结构化查询。最大的挑战在于，同一种意思，用户可以有十几种不同的问法，之前的方法由于他们的表示方法有一定的限制：

        基于规则的方法知识能够理解小部分数据集， 虽然基于关键字或基于同义词的方法不能完全理解这些问题。在这篇文章，我们提供了一个新的问题表示方法：template（其实并不是新的方法），通过a billion 知识库和a million scale QA 语料（非常重要）。例如：针对一个有关城市的人口问题，我们学习一个模板what&＃39;s the population of $city ?（这可以理解为一个问题的模板。）how many people are there in $city ,在这篇论文中，一共对2785个意图学习了27 million 模板（可见非常多的问题模板对应了一个意图）基于这些模板，我们的系统能够有效的回答二元事实性问题，针对于一系列复杂的问题，由一系列的二元事实问题组成也能够很好的回答（本次代码也只针对二元事实问题做了实验，也只对二元事实问题作解释，原因是这篇论文对于实际应用，不太现实)。

2.introduction介绍

         QA有大量研究,一个QA一般被设计为回答一些特定的问题[5].其中最重要的一种类型问题就是事实性问题，问的是一些基于实体的，问一些有关实体的一个属性。例如：how many people are there in Honolulu,如果我们能够回答BFQs，那么我们能够一些其他类型问题，例如 ：which city has the 3rd largest population；

         基于知识库的QA有一个长的历史，近些年，一些非常大的知识库变得可用例如：google 的graph，freebase，YAGO2，大大增加了QA  system的重要性以及商业价值。这些知识库大部分采用的RDF的数据格式，他们包含了billion 的SPO（subject,predict,objects）.

figure1: 一个简单的知识库（这里dob pob分别代表date of birth 和place of birth），sponse of 意图是由多个边表示：name-》marriage-person-name。

2.1` challenges 挑战

     给定一个问题，和一个知识库，我们面临这两个挑战：第一个是问题的表示（表示设计），第二个是怎么把表示映射到结构化查询中（语意匹配）；

   2.11representation designment（表示设计）

        一般问题描述了上千种意图，一种意图有上千种问题的模板，例如表1的a和b问的都是有关于Honolulu的人口数量，但是它们表达的方式确实不同，那么QA系统需要对不同的questions表示成不同的representation。（1）那么这样的表示必须能够鉴别问题有相同的语义.（2）能够区别不同的意图。在QA语料，我们利用了27M问题模板，2782个意图，所以处理这些意图是一个非常大的挑战。

     2.12semantic matching（语义匹配）

        弄清楚问题表示之后，我们需要把表示映射为结构化的查询。对于FBQ结构画的查询主要依赖与知识库的predicate,由于predicate与representation之间的gap，找到这样的mapping非常重要，对于表1的例子a的语义与population相同。更有甚者，二元关系并不是单边关系，例如spouse of 用路径表达marriage-->person-->name对于知识库，会发现超过98%的意图对应这复杂的结构关系。

        因此关键的问题通过一个合适的问题表示方式，构建一个知识库的predicate与自然语言问题之间的映射。

2.2Previous Works

       根据之前的基于QA系统表示问题的，分为三类：基于规则的、基于关键词的、synonym based（同义词的）。

      1.基于规则 

         基于规则的是通过用人工的结构话规则吧问题映射为predicate。虽然能够获得非常搞得准确率，但是有着非常低的召回率。人为对大量问题创建规则不可行的。

      2.基于关键词

        关键词匹配是利用问题中的关键词与predicate进行匹配，这样的模型可能能够回答简单的问题，例如在table1中的b在问题中鉴别出来population映射到知识库中的predicate的population。但是一般情况很难用这种方式找到类似的mapping，在知识库中的一个predicate不能够匹配多个自然语言的表示，例如我们不能够匹配a或者c

     3.基于语法

         基于语法的通过考虑谓词的同义词来扩展关键词，他们首先对每一个predicate生成同义词，然后从questions与同义词之间找到mapping，DEANNA是一个典型的基于同义词的-+QA问答系统。主要的思想是把QA降低到评估谓语predicate与与候选同义词之间的相似性。例如question  C，可以得到答案通过在问题中number of people与population是同义词，很显然可以通过Wikipedi-
a.来计算他们之间的语义相似性。gAnser能够获取更高的精度通过学习复杂的结构，但是所有的这些方法不能够回答问题a，很显然没有一个how many people are there 与population相关，how many people在不同的场景下有不同的意思。在how many people live in Honolulu ，它表示population，在how many people visit New Yoker each year ,他表示旅客的数量。

          一般的上述方法并不能解决以上挑战，基于规则的方法，需要付出人类难以达到的标记努力，基于关键词和基于同义词的方法，一个单词或者一个短语并不能完整的表示问题的语义，我们需要完整的理解整个句子的意思。如果一个问题是一个复杂的问题或者映射到一个复杂的结构知识库，对于之前的方法是非常困难的。例如e和f。

2.3 overview of our approach

如图所示，为了回答一个问题，首先represent问题，为了表示一个问题，首先应该吧自然语言的questions转换威意图representation，这个表示能够获取语义以及问题的意图，然后对于每一个表示，怎么映射到RDF查询基于一个知识库。因此我me们关键的工作在即internal representation，表示为templates。

        REpresenting questions by templates 有关于同义词在a中的缺陷激励我们用templates进行表示，例如how many people are there in $city? 是a的一个模板。不管$city是Honolulu 还是其他的城市。这个模板总是有关于population的问题。

        那么问题的关键在于怎么把一个问题映射到已经存在的templates心中。为了得到这个我们把问题中的entity替换成对应的concepts，例如图2，Honolulu将会用$city替代，这个方法虽然不算抬起眼，但是是通过一个概念化的机制来获得[25,17],会自动的对输入进行消岐，（所以例如apple的项将会被company替代在what is the headquarter of apple这个句子中）。这个概念化的机制是基于一个大的语义网络（Probase[32]）,这个女网络涵盖了millions of 概念。所以我们有足够的granularity来表示所有类型的问题。

          the templates 对于复杂的问题也非常有效，用模板我们能够吧复杂的问题分解威一系列的简单问题，每一个简单的问题对应了一个predicate，对问题f进行分享，我们把问题分解为Barack Obama&＃39;s wife 和 when was Michele Obama born?对应了marriage-->person-->name 和 dob，第一个问题嵌套在第二个问题中，we know dob modifies marriage → person → name,
and marriage → person → name modifies Barack Obama.

        Mapping  template to predicates   我们学习模板和映射到对应的predicates用的是Yahoo! Answers.这个问题很像语义解析。大部分语义解析是通过同义词。为了构造谓语与predicate之间的关系模型。SEMPRE [2] uses一个二分图，概率组合分类语法。他们仍然是基于同义词的方法，mapping`从template到predicate是n:1的关系，每一个predicate有多个对应关系。在我们的工作，我们一共学习了27126355个模板针对2782个predicate。大量保证了基于模板的QA的广泛覆盖。

          学一个模板的predicate的过程如下，首先对于训练问答对的每一个，我们提取出来对应的实体和对应的value。通过查找连接实体与value的predicate从知识库中。我们的基本思想是，如果most的模板映射到同一个predicate，那么就用这些predicate来映射这一个predicate，能够利用一定方法计算template到predicate之间的特定概率。映射到复杂知识库结构的学习模板采用类似的过程，唯一不同的是我们发现了扩展predicate对应了多个边，映射了一个实体到一个特定的value。

      2.4Paper Oraganization

         在第2章介绍KBQA的基本综述，这篇论文的主要贡献在于从QA语料中学习templates，所有的先关技术都是围绕着它，第3章展示了在线回答问题基于template，第4章详细说明了利用模板对predicate的推断，其中关键步骤就是利用模板。第五章是扩展了我们的方法回答复杂的问题。第6章是扩展了模板推断复杂的问题。提出的实验在第7章，2

2 SYSTEM OVERVIEW

           在这一章，我们介绍知识库的背景和KBQA的综述，如表2：列出了文章的符号

         Binary factoid QA 我们主要集中在的是二元事实性问答，意思就是问题问的是一个针对一个实体的制定属性。例如咋表1中的问题除了问题f。

        RDF knowledge base      给定一个问题，我们寻找答案在一个RDF知识库中，一个RDF知识库是一个有三元组构成的(s,p,o),其中s，p，o代表主语，谓语，宾语。图1展示了一个简单的RDF通过一个有向图展示的知识库。每一个(s,p,o)被表示成从s到o的有向边用p进行标记。例如，一条边从a到1961用dob表示了一个三元组(a,dob,1961),代表了奥巴马的出生日期。

            QA corpora   我们学习问题模板从Yahoo! Answer中，包含了41millionQA对，QA语料表示为，其中,并且提取的answer在回复中包含，表3展示了其中几个例子,.

             Templates    通过从问题中替换实体e变成实体e的类别c，得到问题的模板，表示模板为,一个问题可能包含多个实体，每一个实体可能包含多个类别，我们获取实体的概率分布通过基于上下文的概念化[32],其实论文就是利用了这篇论文的结果，在微软的网站上，并没有啥技术含量。例如在表3的问题q1包含一个实体a，由于a含有两个类别$person  $politicain，那么可以获取两个template，When was $person born?   When was $politician born?

System Architecture .   图3展示QA系统的流程，主要包含两个过程

   • Online procedure

          在线过程，当一个问题进来时，首先解析并且分解成一系列二元事实问题，分解过程在第5章解释，对于你每一个二元事实问题，我们采用概率推断的方法来寻找他的答案，，在第三章介绍，推断依赖于谓词的模板分布，例如：p(p|t),这个学习在线学习。

  • Offline procedure:  

          离线的任务就是学习template到predicate之间的映射，用P(p|t)进行表示，在第4章进行讲解，扩展predicate在第6章进行解释，所以我们可以学习更加复杂的predicate的模板(eg,marriage-->person-->name在图1)

3.OUR APPROACH: KBQA

        在这一章，用概率的方式格式化我们的问题在3.1章，在3.2章将详细介绍大部分的概率估计，剩下的p(p|t)将在第4章进行介绍

我们在3.3详细介绍在线处理过程。

 3.1  Problem Model

         KBQA学习问答是基于QA语料和一个知识库,我们强调了从问题的意图到知识库的谓语的不确定性[18]。例如问题"where was  Brack from" 至少与FReabase 的两个predicate相关，1：place of birth，2：place lived location。在DBpedia 中who founded $organization ? 与两个谓语先关founder 和father

         问题定义1 ：给定一个问题q。我们的目标就是寻找一个最大概率的答案v(v 是一个简单的value):

                                                                                                                                              (1)

        为了阐述给定一个问题，怎么能够占到答案，我们提出了一个生成模型，开始与给定一个问题q，首先通过P(e|q)概率分布鉴别出实体，然后根据问题和实体我们产生的template分布概率P(t|q,e),谓语p仅仅依赖与t，所以我们可以根据P(p|t) 来推断p，最后根据实体e和p产生答案v根据P(v|e,p),v可以直接返回也可以    ，展示这些变量之间的依赖在图4，基于生成模型我们计算P(q,e,t,p,v)基于公式2，那么公式1就减少为公式3

                                                                                             (2)

                                                                                                                                                      (3)

        例子1来解释这样的计算答案的过程，考虑生成过程（)在表格3，由于在问题仅有一个实体“Honolulu”,我们产生实体节点通过=1,把Honolulu概念话为city，我们产生了一个模板how many people are there in $city?.注意到模板对应的谓语总是population，不管指定哪个城市，所以我们通过P(p|t)预测出是population，然后通过“Honolulu”和“population”,则值是390k可以非常容易的从知识库中找到。

       Outline of the following subsections   

        给定上边的目标函数，我们的问题就减小为计算公式（2）的每一项的概率，P(p|t)通过离线在第四章进行讲解，可以通过现成的解决方案直接计算其他概率项，（例如命名实体识别（这个是错误的，实体识别决定了这个系统的好坏），和概念化），我们将在3.2章阐述这些概率，在3.3章阐述在线过程。

3.2 Probability Computation

        这一章我们计算公式（2）的每一个概率，除了p(p|t).

        Entity distribution

        P(e|q)是从问题中鉴别实体，我们鉴别实体包含两个条件，实体在问题中；并且他在知识库中，他们用的是斯坦福的命名实体识别，很明显具有一定的局限性，因为命名实体识别是整个系统的关键，但是斯坦福只能识别有限的实体类型，然后我们检查实体名称是否在知识库中，如果有多个实体，仅仅简单的给定一个均匀概率，很明显有事不合乎情理的。

        在4.1章我们已经提取出来了，对于问题和答案,其中values是从答案中获取，其实并不需要解释了，这里作者就是用的斯坦付的命名实体方法，没啥技术含量。

         Template distribution

         P(t|q,e) 一个模板类似于When was $person born?.换句话说，就是用问题中的实体的类别替代实体，用表示用实体e的类别c替代实体因此我们有：

                                                                                                                                                   (5)

其中，表示基于q的上下文的实体e的类别分布，在这篇文章中利用的是概念化方法[25]来计算P(c|q,e)，其实文章是直接调用的微软的api接口，应为微软这个是利用大量数据获得概念化概率，所以文章这几个概率，比较水。

        Value (answer) distribution

           p(v|e,p) 对于实体e和一个实体的谓语，基本上已经找到了答案，所以这里说的都是废话，基本上。

3.3     Online Procedure

      在在线过程，给定一个问题q，可以根据公式7，返回最大的答案

                                                   (7)

右上可知，本论文的基本核心就在第四章，其他的概率有点扯。

4.PREDICATE INFERENCE

         这一章将会介绍怎么利用template推断出谓语来评估,我们把作为参数，用最大似然估计（ML）来估计，首先我们构造观察数据的最大似然，（例如QA对语料）在4.1，然后评估参数在4.2，以及算法实现在4.3.

4.1 Likelihood Formulation

       我们并不是直接构造观察数据的最大似然估计，首先构造一个简单的案例，question-entity-value的三元组的似然是从QA对中提取而来，然后构建两个似然之间关系，间接之间的关系很好goujian，在QA中的答案是一个包含确切答案和其他单词的复杂的自然语言句子。大部分单词对于表示谓语以及对于观察带来噪声。另外一方面在生成模型中构建一个完整的答案是困难的，尽管在生成模型中构建一个答案非常容易。

         首先我们从QA语料中抽取出来entity-value对，在4.1，允许构建一个question-entity-value三元组的似然函数（X），然后构建QA语料与X的似然关系，在E-q（13）4.1.2章。

4.1.1   Entity-Value Extraction

        我们的原则是从answer中提取values，以至于entity&value在知识库中有对应的关系。基于这样的原则我们从来鉴别entity-value对如下：

                                                                                                (8)

其中是子串，阐述例子2.

        example 2 在表3的，一些词并没有用例如（the ,was,in ），我们提取有效数值1961，注意到Brack Obama和1961是由pob进行连接在图1可以看出来，我们也提取出来噪声politician，接下来就会如何在下面的过程进行细化过滤的过程

       Refinement of ，我们需要过滤噪声对,例如：e.g. (Barack Obama, politician)在例子2中直觉就是，正确的答案和问题应该有same 类别。在这里一个答案的类别意味着回答问题类型的期望，这已经作为问题分类的问题[22],We use the UIUC taxonomy [20].对于我们使用的方法在文献[22]中提到，对于value的类别我们参考他的谓语的类别，罪域谓语的类别一般是手工标记的，由于谓语一般只有几千个，所以是可行的。

4.1.2 likelihood function

      经过entity&value从q，a中提取，每一个QA对()转移成一个问题，和一个entity-value的集合，假设这些实体value对的独立性，QA对的观察概率如公式9所示，因此我们计算语料QA对的似然函数如公式10.

                                                                 (9)

                                                                                 (10)

假定每一个问题的生成有相同的概率，例如

                                                                                       （11）

其中可以认为是一个常数，由于训练数据集是一定的，所以应该可以作为常数，等式11意味着与question-entity-value三元组成比例，利用X表示为从QA语料中提取的三元组：

                                                                (12)

通过假设每一个位图有一个等价的概率产生，例如,我们有如下：

请看基于kbqa 的复旦大学论文解释 learning question answering over QA corpora and knowledge bases(二)

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