前两天刷到一篇有意思的paper，文中将信息检索工具Anserini和BERT结合，实现了一个开放域的问答系统。

如图所示，论文的主要创新点是将BERT和Anserini整合，利用外部知识库（维基百科）辅助实现QA问答。原文发表在NLP顶会NAALC 2019上。

论文题目：

End-to-End Open-Domain Question Answering with BERTserini

论文链接：

https://arxiv.org/abs/1902.01718

01 背景

首先，作者收集了5.08M的维基百科文章，拆分成段落和句子。对文章、段落、句子分别构建index索引。

其次，将预训练好的BERT在阅读理解数据集SQuAD上微调，作为文本编码器。

对于一个新的问题，通过搜索引擎返回topK篇关联性最强的候选文档，然后文档和问题一起输入微调后的BERT计算得分。取分数最高的文本片段，作为最终答案。

整个问答系统的思路非常简单。通过引入维基百科等外部信息，自动挖掘开放域问题的答案。

值得注意的是，文本片段的最终得分如何计算？

文中方法是由搜索系统和BERT分数的线性组合决定。其中 是超参，衡量二者的重要性。

就是这么简单粗暴！作者也在文末表示，直接加权输出不够全面。

02 实验

论文主要包含了两方面的实验。

检索粒度

在检索时，对哪一种粒度的文本进行筛选非常关键。因为文章、段落、句子包含的信息量明显不同。

实验发现，将段落作为索引对象，效果是最好的。

这样的结果应该符合我们的认知。因为一篇文章包含的内容太宽泛，绝大多数与用户问题无关。而一个句子的信息量太少，缺乏上下文，BERT无法准确识别出答案片段。

作者统计发现一个段落平均包含2.7个句子，一篇文章平均包含5.8个段落，所以针对不同粒度文本设置了不同的K值。

K值选择

K值越大，传输给BERT的数据越多，直观上看文本中包含正确答案的可能性越高。

基于段落索引，作者测试了召回率、完全匹配率（EM）变化。

召回率，是检索的K个段落中包含正确答案的概率。显然K越大，召回率越高。

Topk完全匹配率，指BERT依次从K个段落中识别答案，最终包含正确答案的概率。

Top1完全匹配率，指BERT依次从K个段落中识别答案，分数最高的片段是正确答案的概率。

召回率代表了模型识别准确度的上界。召回率与Topk EM的间隔，表示BERT潜在的提升空间。Topk EM与Top1 EM的间隔，表示需要寻找更有效的得分计算方法。

03 演示

作者将BERTserini模型部署为一个聊天机器人。

第一个问题来自SQuAD验证集，其余3个是作者自定义的问题，以展示bot可以回答问题的范围。

BERTserini 先根据问题，从维基百科中检索最相关的K个段落（基于BM25），然后用微调的BERT定位答案span。最后，将答案所在的句子返回前端展示。

04 总结

本文用搜索引擎+预训练语言模型这种两阶段的方式，实现了一个问答系统。

搜索引擎结合外部知识库（维基百科、百度词条、谷歌搜索等），相比于垂直领域，信息来源更丰富了。因而模型可以回答一些开放域的问题。

整体思路还是比较灵活的。当然论文中的做法比较粗暴，无论是搜索引擎还是BERT，以及score的计算方式上，都还有提升空间。