論文筆記整理：程茜雅，東南大學碩士，研究方向：自然語言處理，知識圖譜。

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Citation: Yuan X, WangT, Gulcehre C, et al. Machine comprehension by text-to-text neural question generation[J]. arXiv preprint arXiv:1705.02012, 2017.

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動機

1、在智能系統里提出合適的問題有利于信息獲取。

2、學會提出問題有利于提高回答問題的能力。

3、在大多數QA(Question Answering)數據集中回答問題屬于抽取式(extractive)任務，相比較而言，提出問題屬于生成式(abstractive)任務。

4、提出一個好的問題所包含的技能遠超于回答問題所需的技能。因為一個問題通常只有一個答案，但是針對一個答案可能有多個問題。因此提出一個高質量的問題較難。

5、QG(Question Generation)應用廣泛。譬如：為QA生成訓練數據，自動導師系統等。

基于上述動機，本文構建了一個用于QG的神經模型，并將其應用在包含QA的任務中。這是第一個針對QG的端到端、文本到文本的模型。

方法

本文使用了encoder-decoder框架，其中encoder負責處理答案和文本，decoder負責生成問題。最后使用強化學習訓練模型。

1、Encoder-Decoder框架

（1）??Encoder

輸入問題的答案和與問題有關的文本這兩段序列。獲取它們的word embeddings。給文本中每個word embedding增加一個二元特征來表示文本中的單詞是否屬于答案。使用雙向LSTM神經網絡對文本進行編碼，得到每個單詞的annotation向量(其實就是隱狀態)，并最終得到文本的語境向量。另外，將文中屬于答案的單詞的annotation向量組合起來，并且和答案的wordembedding一一對應聯結，并輸入到一個雙向LSTM神經網絡中進行編碼，將每個方向的隱狀態聯結起來得到基于文本的答案編碼向量（extractive condition encoding）。將該extractive condition encoding和文本的語境向量相聯結，得到最終的語境向量，送入decoder中。

（2）??Decoder

基于encoder的文本和答案，生成問題。并使用了pointer-softmax formulation，選擇從原文本中copy或者自己生成。使用LSTM和attention機制生成問題。

2、政策梯度優化

（1）??動機

因為在訓練encoder-decoder模型的過程中通常會使用teacher forcing，該方法存在一個弊端，它會阻止模型犯錯，進而無法從錯誤中學習。所以本文使用強化學習來緩解這個問題。

（2）??Rewards

本文在強化學習過程中使用了兩種rewards，分別是QA的精確度結果R_qa和流暢性R_ppl。

QA：將模型生成的問題和原文本輸入到QA模型中(本文用的是MPCM模型)，得到答案，將該答案的精確度作為 reward R_qa，對模型進行激勵。

流暢性(PPL)：衡量生成問題的流暢性和語法正確性作為reward R_ppl，本文使用了perplexity。

最后分別對R_qa和R_ppl賦予權重，并相加得到總的reward。

（3）??Reinforce

使用REINFORCE算法最大化模型的預期reward。

實驗

1、數據集

本文使用的是SQuAD數據集。

2、Baseline

使用包含attention和pointer-softmax的Seq2Seq模型作為baseline模型。該模型除了在獲取基于文本的答案編碼向量（extractive condition encoding）的方法上與本文的模型不同之外，其余部分和本文的模型一樣，baseline模型將所有文本的annoation向量取平均值作為基于文本的答案編碼向量（extractive condition encoding）。

3、評測方法

本文只使用了自動評測的方法。評測指標分別是:NLL(negative log-likelihood)、BLEU、F1、QA(MPCM生成的問題精度)和PPL(perplexity)。

?? 評測結果如下圖所示：

4、結論

（1）??模型的BLEU值很低，這是因為針對一個文本和答案，可能有多個不同的問題。

（2） baseline 模型生成的問題流暢但比較模糊，本文的模型生成的問題更加具體，但是流暢性低，存在錯誤。

下圖是各個模型針對text生成的問題。

（3）本文作者最后提出未來將研究人工評測來確定rewards和人類判斷之間的關系，以此提升模型的效果。

思考與所得

依我之見，這篇文章有兩個亮點值得借鑒。

??? 1、對answer的編碼處理方法。一般對于answer就是將它輸入到一個RNN中，得到最后的隱狀態。這種方式有一種弊端，得到的答案語境向量是脫離原文本而存在的，與文本的關聯性較小。于是本文從輸入的原文中找到對應于答案的annotation向量，將其組合起來，并將其一一和答案的word embedding相聯結，輸入到LSTM中進行編碼，得到基于文本的答案向量。這樣子就增強了答案向量和文本的相關性。

??? 2、使用了政策梯度優化的強化學習方法訓練模型。由于一般在訓練過程中使用的teacher forcing無法讓模型犯錯，無法從錯誤中學習，所以本文用了強化學習的方法解決這個問題，其中針對本文的QG任務使用了兩個特定的rewards。

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總結

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