基于图的异构外部知识的常识推理

# 基于图的异构外部知识的常识推理

Graph-Based Reasoning over Heterogeneous External Knowledge for Commonsense Question Answering

本文提出了一种方法自动地从异构知识源抽取事实，并以此来回答问题。

[TOC]

## 1 Introduction

用了结构化知识库 ConceptNet 和自由文本 Wikipedia，根据两者来建图以获得 evidence 的关系结构。

**知识抽取模块**

-   从 ConceptNet 中抽取图路径，从 Wikipedia 抽取句子。
-   为两个知识源构建图：cpnt 是本来的路径，wiki 是对句子 SRL 取得三元组。

**基于图的推理模块**

-   基于图的**上下文词表示学习**模块：利用了图的结构知识，重定义了词语之间的距离。
-   应用了**图卷积网络**将邻接点信息编码到节点的表示。
-   用**图注意力机制**聚合 evidence 来预测最终的结果。

## 2 Knowledge Extraction

根据给定的问题和选项从 ConceptNet 和 Wikipedia 中抽取 evidence

### 2.1 ConceptNet

三元组组成：2 node, 1 relation, 1 weight

搜索从问题实体到选择实体小于三跳的路径，将包含的三元组融合成 Concept-Graph。值得注意的是，图以三元组为节点，有关系的三元组之间连边。

![image-20210201165357501](https://i.loli.net/2021/02/01/gleDxwGLobp4QFn.png)

### 2.2 Wikipedia

使用 Spacy 抽取了 107M 的 wikipedia 句子，应用 Elastic Search 来索引句子。（去停用词，拼接问题和选项作为 query）

构造 wiki-graph，利用SRL来抽取三元组（主语、谓语、宾语 subjective, predicate, objective），arguments 和 谓语作为图中的节点，`<subjective, predicate>` 和 `<predicate, objective>`作为边。

为了增加连接性，取出停用词并根据增强规则增加边：1.节点A被包括在节点B中，且A有超过三个词；2. 节点A和节点B只有一个不同的词，且A和B的单词数量都多于3

下图为根据 "He began making music when he started guitar lessons" 和 "Making music and playing guitar are his hobbies" 构造出来的图，虚线是用增强规则1 增加的边。

![image-20210201170828120](https://i.loli.net/2021/02/01/h9AbRDPXmjk6W5s.png)

## 3 Graph-Based Reasoning

包括：基于图的上下文词表示学习模块 和 基于图的推断模块，模型如下图所示。

![image-20210202143931088](https://i.loli.net/2021/02/02/RiJSaf9KgMC6cjw.png)

### 3.1 Graph-Based Contextual Representation Learning Module

基于图的上下文表示学习模块

XLNEet，可以捕获长距离的依赖关系，获取每个词的表示的简单方法是拼接所有的 evidence 再输入到 XLNet，这个做法会使不同句子间语义相关的词距离很远。

使用图结构重新定义 evidence words 的相对位置 (relative postion) 可以使得语义相关的词有较短的相对距离，且 evidence 的内部关系结构也被用来获得更好的上下文词表示。

ConceptNet 和 Wikipedia 构的图有分别对应的方法转换成自然语言形式，转换过程还进行了排序（算法如上图所示），使得相似的的三元组更靠近。

通过将抽取的图转换成自然语言形式，再喂入预训练模型，我们可以将两个不同的异构知识源融合到相同的表示空间。

### 3.2 Graph-Based Inference Module

基于图的推断模块

预训练模型提供词级别的线索，图提供语义级别的信息，在图级别上聚合 evidence，来获得最终的预测。

将 Concept-Graph 和 Wiki-Graph 视为一张图，并应用图卷积网络来获取节点的表示来编码图结构的信息，为了缓解过参数化的问题，我们将图视为无向图。

第 i个节点的表示 $h_i^0$ 由相应 evidence 的 XLNet 输出的平均隐状态经非线性转换降维得到：$h_i^0=\sigma(W\sum_{w_j∈S_i}\frac{1}{|S_i|}h_{w_j})$，其中 $S_i={w_0,...,w_t}$是第i个节点 相关的 evidence， $h_{w_j}$ 是$w_j$上下文表示，$W∈R^{d×k}$。为了进行推理，用两步来传递 evidence：整合和连接。

第一步是聚合每个节点的邻居信息， $z_{i}^{l}=\sum_{j \in N_{i}} \frac{1}{\left|N_{i}\right|} V^{l} h_{j}^{l_{j}}$， $N_i$是第 i 个节点的邻居，$h_j^l$ 是第 l 层的第 j 个节点的表示；$h_{i}^{l+1}=\sigma\left(W^{l} h_{i}^{l}+z_{i}^{l}\right)$

利用图注意力机制来聚合图级别的表示来进行预测，$\alpha_{i}=\frac{h^{c} \sigma\left(W_{1} h_{i}^{L}\right)}{\sum_{j \in N} h^{c} \sigma\left(W_{1} h_{j}^{L}\right)}$ ，$h^{g}=\sum_{j \in N} \alpha_{j}^{L} h_{j}^{L}$ ，其中 $h^c$ 是 CLS 的表示，$h^g$ 是图的表示。

将 $h^c$ 和 $h^g$ 拼接，过一个多层感知机来计算最后的分数，最后得到每个选项的概率 $p(q, a)=\frac{e^{s \operatorname{core}(q, a)}}{\sum_{a^{\prime} \in A} e^{\operatorname{score}\left(q, a^{\prime}\right)}}$，选择最高的来输出。

## 4 Experiment

![image-20210204103622550](https://i.loli.net/2021/02/04/gmprsPutX1KTUcM.png)

文章信息

标题：基于图的异构外部知识的常识推理

作者：快刀切草莓君

分类：自然语言处理

发布时间：2021年2月4日

最近编辑：2021年2月4日

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