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| 本文作者： 楊曉凡 | 2017-08-18 11:37 |
雷鋒網(wǎng) AI 科技評(píng)論按：2017年8月13-17日，第23屆國(guó)際知識(shí)發(fā)現(xiàn)與數(shù)據(jù)挖掘大會(huì)（KDD）在加拿大哈利法克斯召開。KDD的英文全稱是Knowledge Discovery and Data Mining，即知識(shí)發(fā)現(xiàn)與數(shù)據(jù)挖掘，由美國(guó)計(jì)算機(jī)協(xié)會(huì)ACM下的數(shù)據(jù)挖掘分會(huì)舉辦，是國(guó)際數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的頂級(jí)會(huì)議。 KDD 2017共吸引全世界1144篇論文投遞，收錄216篇，包括清華、中科院、阿里在內(nèi)的中國(guó)大陸學(xué)術(shù)界和工業(yè)界共被收錄25篇。
在 KDD 2017全球論文投稿中，阿里集團(tuán)和螞蟻金服共有5篇論文被大會(huì)收錄，本次被收錄論文涵蓋深度學(xué)習(xí)、大規(guī)模圖計(jì)算、商品智能排序等多個(gè)研究領(lǐng)域，基于真實(shí)的業(yè)務(wù)場(chǎng)景或數(shù)據(jù)樣本，文中部分方法結(jié)論已經(jīng)在業(yè)務(wù)中運(yùn)用。
比如「A Hybrid Framework for Text Modeling with Convolutional RNN」這篇論文就是對(duì)深度學(xué)習(xí)語義建模的研究，文中提出了一種新的文本語義編碼算法conv-RNN，該模型在參考了較為常用的文本語義編碼模型循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的同時(shí)，進(jìn)行了進(jìn)一步的文本語義編碼優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)更為精準(zhǔn)的文本分類和問答匹配。論文中的成果已應(yīng)用于阿里智能音響“天貓精靈”。下文為這篇論文的解讀，作者為論文作者王成龍、姜飛俊、楊紅霞。
自然語言這一被人類發(fā)明的信號(hào)系統(tǒng)，通常被我們歸為一種“非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)”。其原因在于，自然語言文本是由一堆符號(hào)（token）順序拼接而成的不定長(zhǎng)序列，很難直接轉(zhuǎn)變?yōu)橛?jì)算機(jī)所能理解的數(shù)值型數(shù)據(jù)，因而無法直接進(jìn)行進(jìn)一步的計(jì)算處理。語義編碼的目標(biāo)即在于如何對(duì)這種符號(hào)序列進(jìn)行數(shù)值化編碼，以便于進(jìn)一步地提取和應(yīng)用其中所蘊(yùn)含的豐富信息。語義編碼是所有自然語言處理（Natural Language Processing，NLP）工作的“第一步“，同時(shí)也很大程度地決定了后續(xù)應(yīng)用的效果。
傳統(tǒng)的文本編碼方式通常將其當(dāng)作離散型數(shù)據(jù)，即將每個(gè)單詞（符號(hào)）作為一個(gè)獨(dú)立的離散型數(shù)值，如Bag-of-Words (BOW)、TF-IDF等。但是這類方法忽略了單詞與單詞之間的語義關(guān)聯(lián)性，同時(shí)也難以對(duì)單詞的順序及上下文依賴信息進(jìn)行有效編碼。近幾年，深度學(xué)習(xí)技術(shù)被廣泛的應(yīng)用于NLP領(lǐng)域，并在眾多算法命題上取得了突破。其本質(zhì)在于，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在特征提?。ㄕZ義編碼）上具有極大的優(yōu)勢(shì)。
當(dāng)前，較為常用的文本語義編碼模型包括循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Recurrent Neural Network，RNN）以及卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolution Neural Network，CNN）。
循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是應(yīng)用最為廣泛的序列數(shù)據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模方法。相對(duì)于傳統(tǒng)的前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要特點(diǎn)在于，在每個(gè)時(shí)刻，其輸出不僅要依賴于當(dāng)前時(shí)刻的輸入，還要考慮上一時(shí)刻的模型“狀態(tài)”。通過對(duì)歷史狀態(tài)的依賴，RNN模型能夠有效的表征文本數(shù)據(jù)的上下文依存信息。但是，RNN的“宏偉目標(biāo)”——有效管理任意跨度的信息傳遞——往往使得其難以有效的訓(xùn)練，進(jìn)而也限制了其在具體應(yīng)用中的效果。
另一被廣泛應(yīng)用的語義編碼模型是CNN模型。傳統(tǒng)的CNN建模通常用于解決圖像的特征提取。但近年來，眾多學(xué)者嘗試將其應(yīng)用到文本處理領(lǐng)域。CNN的模型結(jié)構(gòu)來源于對(duì)人類視覺神經(jīng)信號(hào)處理機(jī)制的模擬。與文本數(shù)據(jù)不同的是，圖像數(shù)據(jù)通常被看做一個(gè)二維數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，而相應(yīng)的CNN模型也更適于提取其中的“局部”特征。但與圖像數(shù)據(jù)相似的是，文本數(shù)據(jù)中的上下文依賴通?？梢员缓?jiǎn)化為一種“局部”信息，即傳統(tǒng)NLP領(lǐng)域中的N-gram語言模型：文本中一個(gè)詞的具體含義，通常只和上文有限距離內(nèi)的幾個(gè)詞相關(guān)。因此，CNN中的“局部卷積“信息處理機(jī)制同樣可以應(yīng)用于文本數(shù)據(jù)中，用于提取文本中的N-gram特征。但是，與圖像信息不同的是，文本數(shù)據(jù)中的上下文依賴關(guān)系有可能會(huì)經(jīng)歷一個(gè)很長(zhǎng)的跨度。而CNN只能對(duì)固定范圍內(nèi)的局部依存關(guān)系進(jìn)行建模。因此，CNN語義編碼方法也存在一定的缺陷。
近期，我們團(tuán)隊(duì)與數(shù)據(jù)技術(shù)及產(chǎn)品部兄弟團(tuán)隊(duì)共同投稿一篇KDD文章，其中提出了一種新的文本語義編碼算法conv-RNN（如圖3所示）。該模型在參考了循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的同時(shí)，進(jìn)行了進(jìn)一步的文本語義編碼優(yōu)化。conv-RNN不僅保留了RNN模型對(duì)不定長(zhǎng)跨度的上下文依賴的編碼能力，還利用了CNN模型中常用的最大池化機(jī)制，用以更加簡(jiǎn)潔地從文本數(shù)據(jù)所蘊(yùn)含的豐富信息中抽離出不同的信息表征。此外，在conv-RNN的基礎(chǔ)上，我們還提出了一種新的智能問答（answer selection）模型以及文本分類（sentence classification）模型。為了充分驗(yàn)證所提出的模型的效果，我們分別選取了智能問答及文本分類領(lǐng)域的一批標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集，與當(dāng)前業(yè)界的最新成果進(jìn)行了對(duì)比驗(yàn)證。
智能問答是當(dāng)前比較火的一個(gè)NLP應(yīng)用領(lǐng)域，也被認(rèn)為是NLP研究最有可能于近期實(shí)現(xiàn)商業(yè)化落地的一個(gè)領(lǐng)域。在conv-RNN語義編碼算法基礎(chǔ)之上，我們進(jìn)一步提出了一種新的問答匹配模型。此外，在該模型中，我們還引入了一種“權(quán)值共享”機(jī)制以及attention方法，用以進(jìn)一步提升question-answer匹配效果。
我們選用了微軟發(fā)布的 WikiQA 數(shù)據(jù)集以及 IBM 發(fā)布的 InsuranceQA 數(shù)據(jù)集用來對(duì)比所提出的模型與業(yè)界現(xiàn)有的頂尖方法，以驗(yàn)證該模型的有效性。由結(jié)果可知，在WikiQA數(shù)據(jù)集上，conv-RNN擊敗了所有現(xiàn)有的頂尖方法，并且在MAP（mean average precision）和MRR（mean reciprocal rank）兩個(gè)指標(biāo)上均取得了較大的提升。在InsuranceQA數(shù)據(jù)集上，conv-RNN在dev和test2兩個(gè)測(cè)試集上均取得了較大的提升，僅在test1上略低于AP-BILSTM。
在conv-RNN的基礎(chǔ)上，我們進(jìn)一步提出了一種新的文本分類模型（如圖5所示）。為了驗(yàn)證該模型的有效性，我們選取了業(yè)界常用的5個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的分類數(shù)據(jù)集：Movie Review（MR）；Stanford Sentiment Treebank-1（SST-1）；Stanford Sentiment Treebank-2（SST-2）；Subj；IMDB。由對(duì)比結(jié)果可知，conv-RNN在前4個(gè)數(shù)據(jù)集上均超越了各類業(yè)內(nèi)頂級(jí)的方法。
語義編碼技術(shù)是所有NLP工作的基礎(chǔ)，也是當(dāng)前NLP技術(shù)進(jìn)一步發(fā)展的主要“瓶頸”所在。我們?cè)谡Z義理解以及更上層的智能問答、多輪人機(jī)交互方向已經(jīng)有了一定的技術(shù)積累，后續(xù)還會(huì)繼續(xù)在這一方向發(fā)力，以期能夠盡快做出為大眾服務(wù)的人工智能產(chǎn)品。
論文地址：http://www.kdd.org/kdd2017/papers/view/a-hybrid-framework-for-text-modeling-with-convolutional-rnn
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