论文笔记|Document Modeling with Graph Attention Networks for Multi-grained Machine Reading Comprehension

本文主要是介绍论文笔记|Document Modeling with Graph Attention Networks for Multi-grained Machine Reading Comprehension，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

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作者：迪

单位：燕山大学

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论文地址

代码地址

论文来源：ACL2020

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前言

  由于最近的工作想要利用图结构解决问题，因此分享此文的目的是想与大家探讨如何使用图结构表达文章信息。

概述

  机器阅读理解是模型在理解文本后，根据相应的问题找出对应的答案。NQ(Natural Questions)是一项新的机器阅读理解任务，它包括长答案（通常是一段话）与短答案（长答案中的实体）。数据集如下图所示。

  尽管现存的模型在该数据集上是有效的，但忽略了两种答案类型之间的联系。本文提出了一种多粒度机器阅读理解框架解决该问题。该模型将文章的理解层次划分为4层，词级、句级、段落级、文档级，利用图注意力网络对文章进行建模。长答案与短答案分别从段落级与词级表示获取，而段落级与词级又可以互相提供信息。实验结果表明，本文的方法优于之前的方法。

主要贡献

1. 提出一种基于BERT与图注意力网络的多粒度机器阅读理解框架
2. 采用一种同时考虑长答案与短答案的策略，对学习两种有依赖关系的答案是有效的
3. 在NQ的榜单上取得了SOTA的成绩

准备工作

数据集

  NQ数据集中的每个样本都包含一个问题和一个Wikipedia页面。模型需要预测两种类型的输出:1)长答案，它可以是一个段落、一个表、一个列表项或整个列表。在候选答案中选择长答案，如候选答案与问题都不相关，则应给予“no answer”;2)短答案，可以是“yes”，“no”或长答案中的实体。如果候选答案与问题都不相关，应该给出“no answer”。

预处理

  由于NQ数据集中文档的平均长度太长，需将文档划分为文档片段，本文采用的方法是使用划窗将其拆分为具有重叠词的文档片段列表。然后，通过连接[CLS]、tokenized question、[SEP]、文档片段列表的tokens、[SEP]来构成一个训练实例。

模型

  一个文档的文档片段输入给模型，经过图编码器后获得文档片段编码信息，将所有文档片段编码信息合并送入答案选择模块，最终得到长答案与短答案。模型结构图如下图所示。

定义输入与输出

  将训练集的样本定义为$(c,S,l,s,e,t)$。假设样本是由第$i$个文档片段$D_i$生成，$Q$为问题的表示，即$|Q|+|D_i|+3=512$，则$c=([CLS],Q_1,\dots ,Q_{|Q|},[SEP],D_{i,1},\dots ,D_{i,D_i},[SEP])$。$S$表示为文档片段$D_i$的一组长答案的候选项，$l\in S$是候选集中的目标答案，即长答案，$s,e\in 0,1,\dots ,511$是短答案的开始和结束索引。$t\in 0,1,$

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