• 为什么要升级到V1.1
• 问答知识库介绍
• 轻量级预训练语言模型（SPTM）
• 问答匹配
• 未来规划
• 如何贡献&问题反馈

• 作者简介

在实际场景中，知识库一般是通过人工总结、标注、机器挖掘等方式进行构建，知识库中包含大量的标准问题，每个标准问题有一个标准答案和一些扩展问法，我们称这些扩展问法为扩展问题。对于一层结构知识库，仅包含标准问题和扩展问题，我们把标准问题称为意图。对于两层结构知识库，每个标准问题及其扩展问题都有一个类别，我们称为领域，一个领域包含多个意图。两种知识库结构的对比如下图所示：

考虑到实际使用中往往存在大量的无标签数据，在知识库数据有限时，可使用无监督预训练语言模型提升匹配模型的效果。参考BERT预训练过程，2019年4月我们开发了SPTM模型，该模型相对于BERT主要改进了两方面：一是去掉了效果不明显的NSP（Next Sentence Prediction），二是为了提高线上推理性能将Transformer替换成了LSTM，模型原理如下：

1、数据预处理
预训练模型时，生成训练数据需要使用无标签单句作为数据集，并参考了BERT来构建样本：每个单句作为一个样本，句子中15%的字参与预测，参与预测的字中80%进行mask，10%随机替换成词典中一个其他的字，10%不替换。

2、预训练
预训练阶段的模型结构如下图所示：

为提升模型的表达能力，保留更多的浅层信息，引入了残差Bi-LSTM网络（Residual LSTM）作为模型主体。该网络将每一层Bi-LSTM的输入和该层输出求和归一化后，结果作为下一层的输入。此外将末层Bi-LSTM输出作为一个全连接层的输入，与全连接层输出求和归一化后，结果作为整个网络的输出。
预训练模型耗时示例如下表所示：

1、基于两层结构知识库的自动问答
V1.0版本详细介绍了如何融合LSTM领域分类模型和DSSM意图匹配模型来完成基于两层结构知识库的自动问答，这里不再描述，详细可参见《开源｜qa_match：一款基于深度学习的层级问答匹配工具》。

2、基于一层结构知识库的自动问答
对于一层结构知识库，可以使用DSSM和预训练语言模型来完成自动问答。
  2.1 基于DSSM模型的自动问答
对于一层结构知识库问答，只需用使用V1.0版本中的DSSM意图匹配模型对输入问题进行打分，根据意图匹配的高分值与下图中的x1，x2进行比较决定回答类型（回答、列表回答、拒识）。DSSM原理见之前的文章《开源｜qa_match：一款基于深度学习的层级问答匹配工具》。

  2.2 基于SPTM模型的自动问答

为了让使用者快速上手qa_match，我们给出了一级知识库、二级知识库的示例数据集（具体见 data_demo），训练了不同模型（模型结果文件见DSSM/SPTM/ LSTM+DSSM融合模型），并评测了不同模型的离线效果和线上推理性能（使用通用深度学习推理服务dl_inference开源项目部署模型来评测推理耗时）

未来我们会继续优化扩展qa_match的能力，计划开源如下：
1、知识库半自动挖掘流程。基于知识库的构建，我们开发了一套结合人工和机器挖掘的算法流程，已经在生产环境使用，并取得了不错的效果。
2、目前tensorflow已发版到2.1版本，后续我们会根据需求发布tensorflow 2.X版本或pytorch版本的qa_match。

本次更新达成了qa_match持续迭代历程中的步，我们诚挚地希望开发者继续向我们提出宝贵的意见。
您可以挑选以下方式向我们反馈建议和问题：
1、在https://github.com/wuba/qa_match.git提交 PR 或者 Issue
2、邮件发送至ailab-opensource@58.com