Yang, B., Mitchell, T., 2017. Leveraging Knowledge Bases in LSTMs for Improving Machine Reading. Association for Computational Linguistics, pp. 1436–1446.

鏈接：http://www.aclweb.org/anthology/P/P17/P17-1132.pdf

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這篇論文是今年發(fā)表在 ACL 的一篇文章，來自 CMU 的工作，提出通過更好地利用外部知識(shí)庫的方法解決機(jī)器閱讀問題。由于傳統(tǒng)方法中用離散特征表示知識(shí)庫的知識(shí)存在了特征生成效果差而且特征工程偏特定任務(wù)的缺點(diǎn)，本文選擇用連續(xù)向量表示方法來表示知識(shí)庫。傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)端到端模型使得大部分背景知識(shí)被忽略，論文基于 BiLSTM 網(wǎng)絡(luò)提出擴(kuò)展網(wǎng)絡(luò) KBLSTM，結(jié)合 attention 機(jī)制在做任務(wù)時(shí)有效地融合知識(shí)庫中的知識(shí)。

論文以回答要不要加入 background knowledge，以及加入哪一些信息兩部分內(nèi)容為導(dǎo)向，并借助以下兩個(gè)例子說明兩部分內(nèi)容的重要性。“Maigretleft viewers in tears.”利用背景知識(shí)和上下文我們可以知道Maigret指一個(gè)電視節(jié)目，“Santiago is charged withmurder.”如果過分依賴知識(shí)庫就會(huì)錯(cuò)誤地把它看成一個(gè)城市，所以根據(jù)上下文判斷知識(shí)庫哪些知識(shí)是相關(guān)的也很重要。

KBLSTM（Knowledge-aware Bidirectional LSTMs）有三個(gè)要點(diǎn)：

（1）檢索和當(dāng)前詞相關(guān)的概念集合V（x_t）

（2）attention 動(dòng)態(tài)建模語義相關(guān)性

（3）sentinel vector S_t 決定要不要加入 background knowledge。

主要流程分兩條線：

（1）當(dāng)考慮背景知識(shí)的時(shí)候就把 knowledge module 考慮進(jìn)去

（2）如果找不到和當(dāng)前詞相關(guān)的概念則設(shè)置 m_t 為 0，直接把 LSTM 的 hidden state vector 作為最后的輸出。

后者簡(jiǎn)單直接，這里說明前者的結(jié)構(gòu)。knowledge module 模塊把 S_t、h_t、V(x_t) 作為輸入，得到每個(gè)候選知識(shí)庫概念相對(duì)于 h_t 的權(quán)重 α_t，由 S_t 和 h_t 得到 β_t 作為 S_t 的權(quán)重，最后加權(quán)求和得到 m_t 和 h_t 共同作為輸入求最后輸出，這里通過找相關(guān)概念和相關(guān)權(quán)重決定加入知識(shí)庫的哪些知識(shí)。

論文用 WordNet 和 NELL 知識(shí)庫，在 ACE2005 和 OntoNotes 數(shù)據(jù)集上做了實(shí)體抽取和事件抽取任務(wù)。兩者的效果相對(duì)于以前的模型都有提升，且同時(shí)使用兩個(gè)知識(shí)庫比任選其一的效果要好。

筆記整理： 李娟，浙江大學(xué)在讀博士，研究方向?yàn)橹R(shí)圖譜，常識(shí)推理，知識(shí)庫分布式表示和學(xué)習(xí)。

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總結(jié)

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