基于知识图谱的智能问答

• 1.问答系统的简单介绍
• • 1.1 问答系统的目标
  • 1.2问答系统框架
• 2. 项目介绍
• • 2.1数据集介绍
  • 2.2 问题分类
  • 2.3 技术方案
  • • 2.3.1 数据准备
    • 2.3.2 数据导入neo4j
• 3 模型
• • 3.1 JointBERT（分类、实体识别）
  • • 3.1.1 数据集构造
    • 3.1.2 模型
  • 3.2 GraphSAGE（图网络完成属性预测）
  • • 3.2.1 数据集构造
    • 3.2.3 模型
• 4. KBQA
• 5. 问题与总结

1.问答系统的简单介绍

1.1 问答系统的目标

1. 将数据导入到neo4j数据库
2. 完成图神经网络并嵌入到问答系统
3. 给定一个自然语言的问题

   完成三元组的提取
   能回答任意问题的智能系统

   收益小于9968614的公司有哪些
   王青多大
   沈阳惠天热电股份有限公司有可能失信吗

1.2问答系统框架

• 1- 问题分析模块
  问题分析模块主要负责对用户的问题进行处理，如 王青多大
  问题分类：分析出这个问题是由实体查询属性
  ⽣成查询关键词（提问关键词，扩展关键词，…）
  确定提问答案类型（PER, LOC, ORG, TIM, NUM, …）
  确定提问的句法、命名实体、语义表示等等。
• 2- 问题回答模块（信息检索）
  总的⽬标：如何根据问题的分析结果去缩⼩答案可能存在的范围。这个过程包含
  2.1.信息抽取
  ⽅法描述：从问句中提取关键词语，⽤信息检索的⽅法找出包含候选答案的段落或句⼦，然后基于问答
  类型⽤信息抽取的⽅法从备选答案集中提取出最佳答案。
  检索过程：段落或者句⼦级排序，利⽤不同类型关键词的加权组合
  答案抽取过程：根据问答类型从排序后的段落或句⼦中抽取答案
  2.2.模式匹配
  基本思想：对于某些提问类型（某⼈的出⽣⽇期、原名、别称等），问句和包含答案的句⼦之间存在⼀
  定的答案模式，该⽅法在信息检索的基础上根据这种模式找出答案。因此如何⾃动获取某些类型提问的
  尽可能多的答案模式是其中的关键技术。
  举个例⼦：
  问题⽂本：1968年的今天，加州斯坦福研究所的道格·恩格勒巴特发明了世界上第⼀只⿏标。最初恩格
  勒巴特给⿏标 起的名字叫“显示位置纵横显示器”最初的⿏标不过是⼀个⽊盒拖着⼀根绳⼦。但⼀个“⿏
  标”（Mouse）的⼩名却⻛靡天下。就是这⽆名⿏辈，竟让世界发⽣了天翻地覆的变化。……
  如下给出了⼀个发明家（INVENTOR）型问题的的答案模式及其答案匹配过程：
  问题：⿏标是谁发明的？
  先由问题解析问题类型< Question Type>和问题词< Q_tag>，这个⽅法略过。
  问题类型< Question Type>：发明家（INVENTOR）
  问题词< Q_tag>：⿏标
  我们要求的是答案< A>，然后根据候选句的评分，进⾏排序，返回前n句中匹配到的答案项。
  1.0 < A> 发明 < Q_tag>
  1.0 < Q_tag> 被 < A> 发明
  0.83 < A> 的 发明 < Q_tag>
  0.79 < A> < Q_tag> 的 发明者
  0.50 < A> （< Q_tag>）
  ……
  匹配到的模式：1.0 < A> 发明 < Q_tag>
  匹配到的答案：道格·恩格勒巴特（如上⽂本⿊体加粗⽂字）
• 2.3- 问答
  给定⾃然语⾔问题，通过对问题进⾏语义理解和解析，利⽤知识库进⾏查询、推理得出答案。 其特点
  是，回答的答案是知识库中的实体。 KBQA问答是我们本项⽬的重点，具体的下个章节论述。
• 3- 答案⽣成模块
  总的⽬标：如何从可能存在答案的信息块中抽取答案。
  ⼀般搜索引擎返回的是⼀堆⽹⻚，⽽问答系统需要返回的是简短的答案。这样，通过信息检索模块
  搜索出来的相关⽂档就要提交给答案抽取模块来提炼答案。答案可以是⼀句话，或者是⼏句话，也
  可以是⼏个词或者短语。对于那些问时间地点的问题，就可以⽤很短的语句来回答，⽽对于询问原
  因、事件的问题就需要较⻓的语句才能回答。⽐如对于问题“9.11事件的是怎么回事？”就不可能⽤
  ⼀句话就能回答的。所以答案的抽取还需要依据问题的类型。
  最后是⽤户⾏为反馈，就是怎么样根据⽤户的结果去指导我们去做更好对话模型的理解。

2. 项目介绍

2.1数据集介绍

数据中包含公司的主键、名称、分红方式、所处行业、债券类型等，也包含公司主要职位的人物名称，还有公司与公司之间的关系。

经过分析之后，我们建立的图谱中内容如下

• 实体：公司、人物、行业、分红方式、违规类型、债券类型。
• 公司的属性：名称、收益。
• 人物的属性：名称、年龄。
• 其他实体的属性只有：名称。
• 公司与公司之间的关系有：供应商、客户、公担保。
• 人物与公司之间的关系有：监事、董事。
• 公司与行业的关系：属于。
• 公司与分红方式的关系：属于。
• 其他类似。
• 将属性公司的所处行业属性按照关系来处理，便于之后进行查询。
  

2.2 问题分类

KBQA问题可以分为事实类问题、是非类问题、对比类问题、原因方法类问题等。我们这里只回答事实类问题。

• 事实类问题又分为：查询实体、查询属性、查询关系。
• 查询实体：收益大于1000的公司有哪些；王青多大
• 查询属性：沈阳惠天热电股份有限公司的分红方式什么
• 查询关系：沈阳惠天热电股份有限公司的供应商； 沈阳惠天热电股份有限公司的供应商的供应商
• 引入图神经网络完成属性预测：沈阳惠天热电股份有限公司有可能失信吗

其中查询关系又分为一跳和多跳。

项目目标1：能够识别这4类问题，给出正确答案。
项目目标2：引入召回、排序功能，彻底解决名称不匹配的可能性
项目目标3：引入生成式聊天机器人

2.3 技术方案

• 1 输入问句
• 2 通过联合模型JointBERT完成问句分类，实体识别，属性识别
• 3 如果需要预测，则调用图神经网络完成属性预测
• 4 输出答案

我们已知关系有：董事、理事、违规类型、供应商、客户等9种。

对于一跳关系查询：秦皇岛兴龙房地产集团有限公司的董事，这个处理和查询属性类似：使用AC自动机匹配得到关系，使用模板:match (s:company)-[p:{p}]->(o) where s.name=’{subject}’ return o.name 查询。

对于多跳关系查询：秦皇岛兴龙房地产集团有限公司的供应商的分红方式。这就要求先找到 ”秦皇岛兴龙房地产集团有限公司的供应商“查询得到答案： 重庆广建装饰股份有限公司。然后将问题替换为”重庆广建装饰股份有限公司的分红方式“。对于该问题要先分类，然后再按照不同类型问题的模板去查询。当前对于这个问题应该属于第三类查询关系，并且是一跳关系。按照模板处理。

2.3.1 数据准备

原始数据存在excel中，是以属性的方式存储的。将其拆分为公司、人物、行业等excel。

2.3.2 数据导入neo4j

#######################
#  导入节点
######################
def import_company():
    # 组件-公司名-有无失信行为
    df = pd.read_csv('company_data/公司.csv')
    # 提取组件和公司名
    eid = df['eid'].values
    name = df['companyname'].values

    nodes = []
    data = list(zip(eid, name))
    for eid, name in tqdm(data):
        # 加入了额外属性， 收入profit
        # 这个例子中是随机数
        profit = np.random.randint(100000, 100000000, 1)[0]
        # 创建节点， 并加入属性，如再加入公司人数
        # node = Node('company', name=name, profit=int(profit), eid=eid, people_num=1000)
        node = Node('company', name=name, profit=int(profit), eid=eid)
        nodes.append(node)

    graph.create(Subgraph(nodes))

3 模型

3.1 JointBERT（分类、实体识别）

采用JointBERT的思想：
使用[CLS]完成意图识别、使用last_hidden_state完成实体识别、使用[CLS]+[SEP]完成属性识别

3.1.1 数据集构造

创建意图识别（4类）、实体识别（BIO标记法）、属性识别（多分类）的数据集

3.1.2 模型

class JointBERT(BertPreTrainedModel):
    def __init__(self, config, args, intent_label_lst, slot_label_lst, attribute_label_lst):
        super(JointBERT, self).__init__(config)
        self.args = args
        self.num_intent_labels = len(intent_label_lst)
        self.num_slot_labels = len(slot_label_lst)
        self.num_attribute_labels = len(attribute_label_lst)
        self.bert = BertModel(config=config)     # Load pretrained bert

        self.intent_classifier = IntentClassifier(config.hidden_size, self.num_intent_labels, args.dropout_rate)
        self.slot_classifier = SlotClassifier(config.hidden_size, self.num_slot_labels, args.dropout_rate)
        self.attribute_classifier = ObjectClassifier(config.hidden_size, self.num_attribute_labels, args.dropout_rate)

        if args.use_crf:
            self.crf = CRF(num_tags=self.num_slot_labels, batch_first=True)

    def forward(self, input_ids, attention_mask, token_type_ids, intent_label_ids, attribute_label_ids=None, slot_labels_ids=None):
        outputs = self.bert(input_ids, attention_mask=attention_mask, token_type_ids=token_type_ids)  # sequence_output, pooled_output, (hidden_states), (attentions)
        # last_hidden_state: [batch_size, seq_len, hidden_size]
        sequence_output = outputs[0]   # [last_hidden_state]
        # pooler_output: [batch_size, hidden_size]
        pooled_output = outputs[1]     # [CLS]

        slot_logits = self.slot_classifier(sequence_output)    # [batch_size, seq_len, hidden_size] --> [batch_size, seq_len, num_slot]
        intent_logits = self.intent_classifier(pooled_output)  # [batch_size, hidden_size] --> [batch_size, num_intent]

        # total_loss = intent_loss + self.args.slot_loss_coef * slot_loss
        total_loss = 0
        # 1. Intent Softmax
        if intent_label_ids is not None:
            if self.num_intent_labels == 1:
                intent_loss_fct = nn.MSELoss()
                intent_loss = intent_loss_fct(intent_logits.view(-1), intent_label_ids.view(-1))
            else:
                intent_loss_fct = nn.CrossEntropyLoss()
                intent_loss = intent_loss_fct(intent_logits.view(-1, self.num_intent_labels), intent_label_ids.view(-1))
            total_loss += intent_loss

        # 2. Slot Softmax
        if slot_labels_ids is not None:
            if self.args.use_crf:
                slot_loss = self.crf(slot_logits, slot_labels_ids, mask=attention_mask.byte(), reduction='mean')
                slot_loss = -1 * slot_loss  # negative log-likelihood
            else:
                slot_loss_fct = nn.CrossEntropyLoss(ignore_index=self.args.ignore_index)
                # Only keep active parts of the loss
                if attention_mask is not None:
                    active_loss = attention_mask.view(-1) == 1
                    active_logits = slot_logits.view(-1, self.num_slot_labels)[active_loss]
                    active_labels = slot_labels_ids.view(-1)[active_loss]
                    slot_loss = slot_loss_fct(active_logits, active_labels)
                else:
                    slot_loss = slot_loss_fct(slot_logits.view(-1, self.num_slot_labels), slot_labels_ids.view(-1))
            total_loss += self.args.slot_loss_coef * slot_loss

        # 3. Object
        # 为了导入subject 的信息，先做一次预测，求取出 subject token  ---> word_embedding  ---> plus to sequence_output
        if attribute_label_ids is not None:
            # slot_preds_ids: [batch_size, seq_len, num_slot_labels]
            slot_preds_ids = slot_logits.detach().cpu().numpy()
            slot_preds_ids = np.argmax(slot_preds_ids, axis=2)
            # 将slot_preds_ids 转换为 subject_preds_ids
            subject_preds_ids = slots_ids_2_subject_ids(slot_preds_ids)
            # subject_input_index = [[input_ids[batch][start:end+1] for start, end in line] for batch, line in enumerate(subject_preds_ids)]

        attribute_logits = self.attribute_classifier(sequence_output)

        # compute Object loss
        if attribute_label_ids is not None:
            if self.num_attribute_labels == 1:
                attribute_loss_fct = nn.MSELoss()
                attribute_loss = attribute_loss_fct(attribute_logits.view(-1), attribute_label_ids.view(-1))
            else:
                attribute_loss_fct = nn.CrossEntropyLoss()
                attribute_loss = attribute_loss_fct(attribute_logits.view(-1, self.num_attribute_labels), attribute_label_ids.view(-1))
            total_loss += attribute_loss


        outputs = ((intent_logits, slot_logits, attribute_logits),) + outputs[2:]  # add hidden states and attention if they are here

        outputs = (total_loss,) + outputs

        # outputs: (total_loss), ( (last_hidden_state, pooler_output), (outputs[2:]) )
        return outputs  # (loss), logits, (hidden_states), (attentions) # Logits is a tuple of intent and slot logits

3.2 GraphSAGE（图网络完成属性预测）

仅可预测公司实体是否可能存在失信

3.2.1 数据集构造

3.2.3 模型

GraphSAGE 是Graph SAmple and aggreGatE的缩写，其运行流程如上图所示，可以分为三个步骤

对图中每个顶点邻居顶点进行采样
根据聚合函数从聚合邻居顶点蕴含的信息
得到图中各顶点的向量表示供下游任务

class GraphSAGE_MODEL(torch.nn.Module):
    def __init__(self, args, in_channels=31, hidden_channels=64):
        super(GraphSAGE_MODEL, self).__init__()
        # in_channels   # 初始特征的维度
        # out_channels  # 分类
        self.args = args
        self.out_channels = args.num_classes

        self.conv1 = SAGEConv(in_channels, hidden_channels)
        self.conv2 = SAGEConv(hidden_channels, hidden_channels)
        self.conv3 = SAGEConv(hidden_channels, hidden_channels)
        self.lin = torch.nn.Linear(3 * hidden_channels, self.out_channels)

    # 每层的聚合方式
    def set_aggr(self, aggr):
        self.conv1.aggr = aggr
        self.conv2.aggr = aggr
        self.conv3.aggr = aggr

    def forward(self, data):
        x0, edge_index, edge_weight = data.x, data.edge_index, data.edge_attr
        x1 = F.relu(self.conv1(x0, edge_index, edge_weight))
        x1 = F.dropout(x1, p=0.2, training=self.training)
        x2 = F.relu(self.conv2(x1, edge_index, edge_weight))
        x2 = F.dropout(x2, p=0.2, training=self.training)
        x3 = F.relu(self.conv3(x2, edge_index, edge_weight))
        x3 = F.dropout(x3, p=0.2, training=self.training)
        x = torch.cat([x1, x2, x3], dim=-1)
        x = self.lin(x)
        return x

4. KBQA

主要包含内容:

• 调用训练好的ner_bert 模型(文本分类、实体提取、属性名提取)，完成文本分类
  • 属性查实体

            # 属性 查 实体
            op, num = get_op(text)
            cypher = f'match (n:{subject_type}) where n.{attribute}{op}{num} return n.name'
            print(cypher)
            res = graph.run(cypher).to_ndarray()
    

  • 实体查属性

            # 实体 查 属性
            cypher = f'''match (n:{subject_type}) where n.name='{subject}' return n.{attribute}'''
            print(cypher)
            res = graph.run(cypher).to_ndarray()
    

  • 实体、关系查询实体（多跳问答）

            # 实体、关系 查询实体
            # 实体 subject
            # 关系抽取  这里 可用 spo 方法， 同时抽取 ner 和 relation
            predicate = []
            for end_index, original_value in ac_relation.iter(text):
                start_index = end_index - len(original_value) + 1
                print('关系：', (start_index, end_index, original_value))
                assert text[start_index:start_index + len(original_value)] == original_value
                predicate.append(original_value)
            for i, p in enumerate(predicate):
                cypher = f'''match (s:company)-[p:`{p}`]->(o) where s.name='{subject}' return o.name'''
                print(cypher)
                res = graph.run(cypher).to_ndarray()
                object = res[0][0]
                if i == len(predicate) - 1:
                    break
                new_index = text.index(p) + len(p)
                new_question = object + str(text[new_index:])
                print('new question:', new_question)
                res = kbqa(new_question)
                break
    

  • 预测是否可能失信
    • 调用图神经网络

              # 预测是否可能失信
              assert subject_type == "company", "Subject not a company if you want to pre_dishonesty"
              from utils import pre_dishonesty
              res = pre_dishonesty(args, subject)
      

5. 问题与总结

1、仅限于提问已经存在与知识库的问题
1、提取的实体(slot_pred –> subject)来自输入语句txt, 有可能导致和数据库中实体名称不能匹配，如公司名字应该说全名
2、三任务联合训练在简单数据集（如本项目，以公司为主题的数据集）上能达到很好的效果，这是因为数据集简单，提问简单，但是如果是复杂数据集，其可能存在其他的问题
3、GNN模块存在较大的问题
  a) 数据集的制作存在问题，OneHot编码的方式简单的使用了pd.get_dummies，考虑能否往embedding反向转变
  b) 准确率有待提高

结果

text:收益小于9968614的公司有哪些
question type: 0
match (n:company) where n.profit<9968614.0 return n.name
[[‘广东欧昊集团有限公司’]
[‘浙江天工建设集团有限公司’]
…]

text:绍兴仁昌酱园有限公司的收入
question type: 1
match (n:company) where n.name=‘绍兴仁昌酱园有限公司’ return n.profit
[[16399117]]

text:沈阳惠天热电股份有限公司的分红方式什么
question type: 2
match (s:company)-[p:分红方式]->(o) where s.name=‘沈阳惠天热电股份有限公司’ return o.name
[[‘现金分红’]]

text:沈阳惠天热电股份有限公司有可能失信吗
question type: 3
the node: 沈阳惠天热电股份有限公司, –> 0

展望
1、引入召回、排序功能，彻底解决名称不匹配的可能性
2、引入生成式聊天机器人