Bert-for-WebQA

使用 torch 和 transformers 包从零开始搭建了一个中文阅读问答训练测试 框架 ，数据选择百度的 WebQA 问答数据集， 类似于斯坦福智能问答数据集， 使用 Bert-base-chinese 和 CRF 模型 做基础，模型可以根据需要持续更新。

模型

输入：[‘CLS’]+Question+[‘SEP’]+Evidence 字符串

模型框架：采用多任务联合训练的方式，共两个任务：

       任务1. 使用"[CLS]"来判断两个句子是否是Quesntion-Evidence的关系；

       任务2. 使用Question+[‘SEP’]+Evidence的BERT表达 + CRF模型 进行序列标注，找出Evidence中的答案。

输出：

       任务1. [batch_size,1] 的0-1 序列，1表示对应的文章中含有问题答案，0表示没有；
       
       任务2. [batch_size, seq_len] 的0-1 序列, Evidence 中出现答案的位置为 1 ，其余为 0。

备注： 选择使用"[CLS]"做Quesntion-Evidence关系判断的原因是，做大规模文档检索时，通常回返回一些带有迷惑性的负样本，用"[CLS]"可以进行二次过滤。

训练精度

       Eval On TestData   Eval-Loss: 15.383  Eval-Result（召回）: R = 0.796

       Eval On DevData    Eval-Loss: 13.986  Eval-Result（召回）: R = 0.795

数据集来自：https://pan.baidu.com/s/1QUsKcFWZ7Tg1dk_AbldZ1A 提取码：2dva

BaseLine论文：https://arxiv.org/abs/1607.06275

模型的谷歌云共享连接(训练好的模型)：https://drive.google.com/open?id=1KHlCnT6VEpDCvtJp8FfwMtU5_ABrYzH9

==================== 超参 ====================

       early_stop = 1
               lr = 1e-05
               l2 = 1e-05
         n_epochs = 5
        Negweight = 0.01
         trainset = data/me_train.json
           devset = data/me_validation.ann.json
          testset = data/me_test.ann.json
   knowledge_path = data/me_test.ann.json
    Stopword_path = data/stop_words.txt
           device = cuda
             mode = train
       model_path = save_model/latest_model.pt
       model_back = save_model/back_model.pt
       batch_size = 16

说明：上面效果只训练了半个epoch 因为疫情在家没有服务器，用谷歌云训练的，设备是tesla-P100，回答一个问题平均耗时40ms。

问答模块

问答模块设计了两种功能：

1.带有文章的阅读问答；

2.根据问题从知识库中快速检索文章，再进行阅读问答的智能问答，问题的答案要在知识库里面有才行！

阅读问答效果如下：

智能问答效果如下：

文档检索

       步骤-0 准备知识库 

       步骤-1 jieba分词 

       步骤-2 去停用词 

       步骤-3 基于分词和二元语法词袋，使用sklearn计算TF-IDF矩阵 

       步骤-4 根据Query和知识库的TF-IDF矩阵计算排序出相关度较高的10篇文章。
       

用测试集数据搭建的知识库，文章检索精度 89%，其中文章数为3024，根据一个Query一次筛选出15篇文章，有89%的概率包含正确Evidene。

运行

       训练 %run TrainAndEval.py --batch_size=8 --mode="train" --model_path='save_model/latest_model.pt'

       评估 %run TrainAndEval.py --mode="eval" --model_path='save_model/latest_model.pt'

       阅读问答 %run TrainAndEval.py  --mode="demo" --model_path='save_model/latest_model.pt'

       智能问答 %run TrainAndEval.py  --mode="QA" --model_path='save_model/latest_model.pt'

不足

1. 目前模型对正确的Evidence能高准确度识别出正确答案，但是很难分辨有迷惑性的错误Evidence，下一步需要对"[CLS]"识别错误Evidence进行提升。这会导致在智能问答模块，识别出多个包含正确答案的候选答案，却无法确定哪一个是唯一正确答案。

2. 大规模文档检索时，因词袋较大，TF-IDF矩阵计算会很慢，下一步会根据FaceBook/DrQA文档检索模块，使用稀疏矩阵和哈希特征进行改进。