一、知识库KB-QA的介绍
参考链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/25735572
1、什么是知识库
“奥巴马出生在火奴鲁鲁。”
“姚明是中国人。”
“谢霆锋的爸爸是谢贤。”
这些就是一条条知识，而把大量的知识汇聚起来就成为了知识库。我们可以在wiki百科，百度百科等百科全书查阅到大量的知识。然而，这些百科全书的知识组建形式是非结构化的自然语言，这样的组织方式很适合人们阅读但并不适合计算机去处理。为了方便计算机的处理和理解，我们需要更加形式化、简洁化的方式去表示知识，那就是三元组（triple）。
1.1 三元组(triple)
“奥巴马出生在火奴鲁鲁。” 可以用三元组表示为 (BarackObama, PlaceOfBirth, Honolulu)。
这里我们可以简单的把三元组理解为 (实体entity,实体关系relation,实体entity)，进一步的，如果我们把实体看作是结点，把实体关系（包括属性，类别等等）看作是一条边，那么包含了大量三元组的知识库就成为了一个庞大的知识图。
2、什么是知识库问答
知识库问答（knowledge base question answering,KB-QA）即给定自然语言问题，通过对问题进行语义理解和解析，进而利用知识库进行查询、推理得出答案。如下图所示
与对话系统、对话机器人的交互式对话不同，KB-QA具有以下特点：
- 答案：回答的答案是知识库中的实体或实体关系，或者no-answer（即该问题在KB中找不到答案），当然这里答案不一定唯一，比如 中国的城市有哪些 。而对话系统则回复的是自然语言句子，有时甚至需要考虑上下文语境。
- 评价标准：回召率 (Recall)，精确率 (Precision) ，F1-Score。而对话系统的评价标准以人工评价为主，以及BLEU和Perplexity。
当我们在百度询问 2016年奥斯卡最佳男主角 时，百度会根据知识库进行查询和推理，返回答案，这其实就是KB-QA的一个应用。
3、知识库问答的主流方法
关于KB-QA传统的可以分为三类
1、语义解析
2、信息抽取
3、向量建模
以上三种不是重点，详细的内容参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/25735572
3.1 深度学习
随着深度学习（Deep Learning）在⾃然语⾔处理领域的⻜速发展，从15年开始，开始涌现出⼀系列基 于深度学习的KB-QA⽂章，通过深度学习对传统的⽅法进⾏提升，取得了较好的效果，⽐如：
使⽤卷积神经⽹络对向量建模⽅法进⾏提升，使⽤卷积神经⽹络对语义解析⽅法进⾏提升，使⽤⻓短时记忆⽹络（LSTM），卷积神经⽹络共同进⾏实体关系分类，使⽤记忆⽹络（Memory Networks），注意⼒机制（Attention Mechanism）进⾏KB-QA。
直到2018年底，BERT对NLP的巨⼤突破，使得⽤BERT进⾏KB-QA也取得了较好的效果。本项⽬基于BERT模型实现。
二、项目介绍
主要目标，构建一个公共的知识库问答系统，从用户所提出的问题，对知识库进行检索，返回一个确定的答案，或者没有答案。
项目代码部分在github：https://github.com/997261095/bert-kbqa
1、数据集介绍
NLPCC全称⾃然语⾔处理与中⽂计算会议（The Conference on Natural Language Processing and Chinese Computing）,它是由中国计算机学会（CCF）主办的 CCF 中⽂信息技术专业委员会年度学术会议，专注于⾃然语⾔处理及中⽂计算领域的学术和应⽤创新。源数据集：http://tcci.ccf.org.cn/conference/2016/pages/page05_evadata.html
本项目所使用的数据集是已经被预处理好的三元组 : https://github.com/huangxiangzhou/NLPCC2016KBQA
有两个文件 nlpcc-iccpol-2016.kbqa.training-data，nlpcc-iccpol-2016.kbqa.testing-data
文件内容样式：
2、数据集处理
2.1 切分数据
training-data样本数14609，testing-data样本数9870 。
运行 1_split_data.py 重新切分一下数据，在路径".\bert-kbqa\input\data\NLPCC2016KBQA"得到 train.txt dev.txt test.txt三个文件。三个文件的样本数量分别是 14609，4935，4925
2.2 构造命名实体识别（NER）数据集
运行 2-construct_dataset_ner.py 得到命名实体识别数据集，在路径 "bert-kbqa\input\data\ner_data"得到
txt文件是ner数据集，csv是后面数据库所需要的。
由于只需要识别实体，所以只标记处实体和非实体，供三个类别["O","B-LOC","I-LOC"],ner的数据：
2.3 构建属性相似度的数据
一个问题(样本)自己的属性为正例，再随机从剩余的，非自身属性中选取5个作为负例。运行文件
3-construct_dataset_attribute.py得到。如图： 行末为1的是正例，行末为0是负例。
2.4 构建数据库(Mysql)的数据
mysql的安装配置，这里就不展开了。假设各位mysql都已经存在。
运行文件 5-triple_clean.py 得到所需要数据，运行 6-load_dbdata.py 创建数据库，加载数据。
3、模型介绍
bert是基于transformer的decoder部分做的预训练模型，这里以项目为主 ，原理部分不展开
bert 论文：https://arxiv.org/abs/1810.04805
bert翻译的中文博客 ：https://blog.csdn.net/qq_41664845/article/details/84787969#comments
bert的源代码(pytorch) ：https://github.com/huggingface/transformers
CRF知乎专栏：https://zhuanlan.zhihu.com/p/44042528
模型基于bert，主要有两个模型
模型1：BertCrf 用 BertForTokenClassification + crf 模型 用于识别出问题中的实体，是查询数据库的基础。
运行文件 NER_main.py 训练
模型2: BertForSequenceClassification , 用于句子分类。把问题 和 属性拼接到一起，判断问题要问的是不是这个属性。
运行文件 SIM_main.py 训练
需要说明一下，当在数据库查询的属性在问题中已经出现，则此时认为该问题所对应的属性已经找到，不需要经过模型2来判断，以达到节约时间的目的。
例如：
问题：《机械设计基础》这本书的作者是谁？
在数据库查找的“作者”这个属性在问题中出现了，则直接返回对应的答案。
项目工作的流程：
4、最终效果
模型1 BertCrf 最佳模型，在测试集的表现：
模型二 BertForSequenceClassification 最佳模型，在训练集的表现
在测试集，找了一些问题，属性没有完全在问题中出现，问答对话的效果：
整体看起来还可以。
三、总结
1、这里只说了模型的大概思路，具体的实现和细节要看代码，很多细节难以用文字和图片完全陈述清楚
github链接 ： https://github.com/997261095/bert-kbqa
2、数据集是开放的，数据的质量对模型的影响很大，仔细看看数据集，其实发现很多错误和疑似矛盾重复的标注
3、该项目还有很多值得完善的地方，本人NLP小白，多多包涵。有问题一起交流学习。