6、基于抽象意义表示的问答系统技术解析

基于抽象意义表示的问答系统技术解析

1. 引言

在问答系统中，当问题（Q）和答案（A）具有相同的语义类型（如名词实体）时，很容易建立它们之间的句法相似性。本文介绍了抽象意义表示泛化（AMR Generalization，AMRG）的问答方法，该方法在特定情况下能够改进基于深度学习（DL）的问答方法。我们探索了AMRG和DL的多种集成模式，将它们作为候选答案的两个分类器进行组合。发现当DL先进行处理，然后AMRG尝试识别并纠正DL的错误时，两者能够相互受益。

2. 深度学习模型

用于机器阅读理解（MRC）的深度学习模型是一个多层神经网络，主要包含以下几个关键层：

2.1 嵌入层

模型的训练数据集由上下文和相应的问题组成。这些文本可以被拆分为单个单词，然后使用预训练向量（如word2vec）将这些单词转换为词嵌入。也可以使用一百维的GloVe词嵌入，并在训练过程中对其进行调整。

2.2 编码器层

下一层是基于循环神经网络（RNN）的编码器层。答案文本中的每个单词都必须与它前后的单词相关联，双向门控循环单元（GRU）或长短期记忆网络（LSTM）可以帮助实现这一点。RNN的输出是一系列在正向和反向方向上的隐藏向量，这些向量会被拼接起来。同样的RNN编码器也可用于创建问题的隐藏向量。

2.3 注意力层

到目前为止，我们已经有了上下文的隐藏向量和问题的隐藏向量。为了识别答案，需要将这两者结合起来考虑，这通过“注意力”机制来实现。注意力机制是问答系统的关键组件，它有助于根据问题确定上下文中应该“关注”的单词。这里以最简单的点积注意力模型为例：
对于每