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太阳GG:谷歌开源ActiveQA,教会AI会“问”更会“答”

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作者|谷歌工程师 Alham Fikri Aji等

译者 & 编辑|Debra

AI 前线导读: AI 系统并非天生擅长提问,必须要有人教它们才学得会。近日,谷歌官方博客宣布开源了 Active Question Answering 项目,使用强化学习训练 AI 代理更好地提问。根太阳GG登录 Google AI 软件工程师 Michelle Chen Huebscher 的描述,ActiveQA 描是“一个重复使用自然语言与 QA 系统交互,以提供更好的答案的代理”。 更多干货内容请关注微信公众号“AI 前线”(ID:ai-front)

自然语言理解是谷歌人工智能研究的一个重要且持续关注的领域,并已应用于机器翻译、句法和语义分析等。重要的是,会话技术对直接回答用户问题的能力要求越来越高,谷歌致力于研究的领域之一,便是人类对话的基本组成部分——问答(QA)。

由于开源代码是可重复研究的关键,谷歌发布了一个用于主动问答(ActiveQA)的 TensorFlow 软件包(https://github.com/google/active-qa) ,此项目使用强化学习来训练 AI 代理进行问答。在谷歌的【注册太阳GG】 ICLR 2018 论文 Ask the Right Questions: Active Question Reformulation with Reinforcement Learning (https://ai.google/research/pubs/pub46733)中首次引入这一概念,ActiveQA 使用自然语言与 QA 系统进行交互,以提供更优答案。

主动问答

在传统的 QA 中,监督学习技术与标记数太阳GG登录通常结合使用,以训练响应任意输入问题的系统。这种方法虽然有效,但缺乏处理人类重组提问、进行多个搜索、评估和汇总回答等不确定性的能力。受人类“提出正确问题”能力的启发,ActiveQA 引入了一个反复询问 QA 系统的代理。如此,代理可以多次重新组成原始问题以找到最可能答案。谷歌称这种方法是主动的,因为代理与 QA 系统进行动态交互,以提高返回答案的质量。

例如,面对“特斯拉何时出生?”这一问题,代理会以两种不同的方式重新提出问题:“特斯拉的生日是什么时候”和“特斯拉出生于哪一年”,从系统中检索这两个问题的答案。综合所有这些信息,它决定返回“1856 年 7 月 10 日”这一答案。

ActiveQA 系统的特点是它能够学会提出可以给出更好答案的问题。但是,由于以一个原始问题和更优化的变体对组成的训练数太阳GG登录并不容易获得,ActiveQA 使用强化学习,最大化奖励积极行动,同时与环境互动。

学习过程在 ActiveQA 代理与 QA 系统交互时即开始进行;根太阳GG登录相应答案的【太阳GG注册】 质量来评估每个重新形成问题的优劣,形成奖励。如果是优质答案,学习算法将调整模型的参数,以提高再次产生类似答案的问题重构的可能性,反之亦然。

谷歌的论文中表明,通过提出更好的问题,可以训练这些代理的表现优于基础 QA 系统,该系统通过提出更好的问题以提供重组问题的答案。此研究的另一结论同样引人注意,即 ActiveQA 代理可以学习一种相当复杂的,可解释的重组策略(强化学习中的策略)。此学习策略会使用大家耳熟能详的信息检索技术,例如 tf-idf 查询术语重新加权,通过这一过程,可以得到比通用术语更多的加权信息性术语。

动手构建自己的 ActiveQA 系统

谷歌发布的 TensorFlow ActiveQA 包由三个主要组件组成,包括训练和运行 ActiveQA 代理所需的所有代码。

经过预训练的序列模型,它将问题太阳GG输入并返回重组问题。此任务类似于机器翻译中的英语 - 英语翻译,初始模型可用于一般性释义。谷歌通过重组 TensorFlow 神经机器翻译教程代码(https://github.com/tensorflow/nmt) 来实现它。此外,谷歌使用策略梯度方法调整代码,以支持强化学习训练。

答案选择模型。原始问题、重组和答案三个为一组,答案选择器使用卷积神经网络为其打分。选择器使用预先训练的、公开可用的单词嵌入(GloVe https://nlp.stanford.edu/projects/glove/)。

问答系统(环境)。为此,谷歌使用一种流行的问答系统 BioF,此文有介绍(https://openreview.net/forum?id=HJ0UKP9ge¬eId=HJ0UKP9ge)。

致谢

Alham Fikri Aji, Christian Buck, Jannis Bulian, Massimiliano Ciaramita, 【太阳GG娱乐注册】Wojciech Gajewski, Andrea Gesmundo, Alexey Gronskiy, Neil Houlsby, Yannic Kilcher, and Wei Wang

本文来自AI前线,创业家系授权发布,略经编辑修改,版权归作者所有,内容仅代表作者独立观点。

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