KBQA向量建模1

【KBQA向量建模1】知识库问答（KB-QA）中的向量建模是一种利用低维空间的分布式表达来解决复杂问答任务的技术。该方法由Facebook的研究人员Bordes A, Chopra S, Weston J在2014年的EMNLP会议上提出的论文《Question answering with subgraph embeddings》中详细介绍。其核心思想是将问题和潜在答案映射到一个低维向量空间，并通过训练数据优化这种映射，使得问题向量与正确答案向量之间的关联得分最大化。 问题的分布式表达是通过对自然语言问题进行向量化实现的。问题向量基于multi-hot稀疏表示，其中每个维度对应字典中的单词、知识库实体或实体关系，值为相应元素在问题中出现的次数。而答案的表示有三种策略：1) 简化的词袋模型，对答案进行one-hot编码；2) 考虑知识库中的实体和关系路径，形成3-hot或4-hot表示，路径长度限制为一跳或两跳；3) 包含答案子图的表示，结合实体和关系信息，形成更丰富的向量。 为了衡量问题与答案的匹配度，采用点乘作为得分函数，即问题向量与答案向量的内积。这种得分函数有助于找出与问题最相关的答案。在训练过程中，采用margin-based ranking损失函数，通过负样本采样（包括随机选择和其他路径）来优化模型。 然而，KB-QA的一个挑战是需要大量数据来训练分布式表达。WebQuestion基准数据集只有5800多个问题答案对，这对于训练高质量的模型是远远不够的。因此，作者构建了额外的数据集，如基于Freebase的三元组集合，选择出现频率超过5次的实体，以增加训练样本数量。 KBQA向量建模是将自然语言问题与知识库结合的一种方法，通过映射到低维空间并训练模型以识别最佳答案。虽然面临数据不足的问题，但通过巧妙的数据增强和表示学习策略，这种方法仍能有效地解决知识库问答任务。