论文浅尝 – ICLR 2020 | 用于文本推理的神经模块网络

论文笔记整理： 邓淑敏，浙江大学在读博士，研究方向为低资源条件下知识图谱自动化构建关键技术研究。

论文链 接 ： https://openreview.net/pdf?id=SygWvAVFPr

Demo链接: https://demo.allennlp.org/reading-comprehension

代码链接 : https://nitishgupta.github.io/nmn-drop/

这篇文章解决的任务是复杂问题问答，比如回答“谁在第二节比赛中得到最高分？”类似的问题。解决这个任务需要：理解问题 -> 在蕴含答案的文本中做信息抽取 à 符号推理，所以问题的难点也显而易见：（ 1 ）理解问句语义，将复杂问题拆分成简单问题；（2）文本理解，理解文本中实体、关系和事件等；（3）进行推理，比如判断大小，计数等。传统的方法比如语义解析，或者pipeline的模型，要么需要基于结构化或半结构化数据去做，要么在子任务中依赖更多的监督信号，这对复杂问题问答任务来说都很难实现。因此这篇文章提出用神经模块网络去解决这个问题，先将问题解析成logical form，然后在文本中运行可执行的模块。这里的模块可看成用于推理的可学习的函数。

模块概览

复杂问题问答包含的推理可分为两大类：自然语言推理和符号推理。自然语言推理可以看成是文本信息抽取的过程，符号推理就是基于抽取出的结构化知识进行推理判断。这两大类推理中定义的模块如上图所示。

下面看一个用神经模块网络解复杂问题问答的例子。

第一步：将问题解析成logical form。

将问题解析成logical form

第二步：在蕴含答案的文本中执行模块。

模块运行的最终结果

执行第一个模块：find () ，找出得分这个实体

执行第二个模块： find-num() ，找出得分的数值

执行第三个模块：max -num() ，找出最大的得分值

执行第四个模块：extract -argument() ，找出得到最大得分的人，这个模块类似于事件抽取中的argument extraction

那接下来的问题就在于，如何组合这些模块，以及如何学习出这些模块。组合这些模块目前主要用一些seq -to-seq的模型，至于学习这些模块，下面给出学习find() 模块的示例。

问题的嵌入用Q表示，蕴含答案的文本嵌入用P表示，f ind(Q) -> P ，输入问句的tokens，输出蕴含答案的文本中和输入tokens相同或相似的token分布，如下图所示

find(Q) -> P 示例

具体做法就是先计算一个“问题-蕴含答案文本”的相似度矩阵

然后按行标准化S，得到“问题-蕴含答案文本”的权重矩阵 。

最后得到蕴含答案文本的token权重分布：

其他模块的做法这里就不赘述了，可以参见原文。

本文的实验用了DROP数据集（ https://www.aclweb.org/anthology/N19-1246.pdf ），实验结果如下

实体预测的实验结果比较

由于篇幅限制省略了一些细节，如果大家对这篇文章的工作感兴趣，可以阅读原文，也欢迎一起交流。

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