黎芬，費(fèi)凡，彭琳

（云南農(nóng)業(yè)大學(xué)大數(shù)據(jù)學(xué)院，昆明 650000）

1 引言

農(nóng)業(yè)作為第一產(chǎn)業(yè)，對社會穩(wěn)定和經(jīng)濟(jì)發(fā)展起著至關(guān)重要的作用。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中面臨著許多挑戰(zhàn)，其中農(nóng)業(yè)知識的準(zhǔn)確發(fā)現(xiàn)、篩選與應(yīng)用場景一致的農(nóng)業(yè)知識是永恒的主題。隨著農(nóng)業(yè)信息化的發(fā)展，農(nóng)業(yè)在線問答系統(tǒng)以其可以跨越空間和溝通成本低廉的優(yōu)點(diǎn)得到了廣泛應(yīng)用。農(nóng)業(yè)領(lǐng)域問答數(shù)據(jù)集是實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)在線問答系統(tǒng)的重要基礎(chǔ)，制作農(nóng)業(yè)問答數(shù)據(jù)集不僅需要大量的人力物力，更需要農(nóng)業(yè)專家的支持，因此農(nóng)業(yè)問答數(shù)據(jù)集的自動(dòng)生成受到廣泛關(guān)注。問題生成是一種根據(jù)輸入文本自動(dòng)生成問題的技術(shù)，可用于問答數(shù)據(jù)擴(kuò)充。因此，如何在龐大的農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)中就其語句形式的多樣性匹配相關(guān)的語義豐富的問句、農(nóng)業(yè)領(lǐng)域問題生成訓(xùn)練集的數(shù)據(jù)標(biāo)注困難等問題，是近年來問題生成領(lǐng)域急需處理的難題。

目前，深度學(xué)習(xí)達(dá)到一個(gè)空前繁榮的時(shí)期，隨著很多蘊(yùn)含語義知識的預(yù)訓(xùn)練模型的發(fā)表，預(yù)訓(xùn)練語言模型和微調(diào)在問題生成的很多領(lǐng)域中取得了一定的成果。在問答系統(tǒng)領(lǐng)域，Liu等［1］從大規(guī)模的維基百科語料庫中，使用自動(dòng)化方法生成了大規(guī)模有質(zhì)量的問答對；在閱讀理解領(lǐng)域，Yang等［2］使用半監(jiān)督的方法將模型生成的問題和人工生成的問題相結(jié)合，來訓(xùn)練閱讀理解模型；在醫(yī)療領(lǐng)域，問題生成可以用于臨床上評估人類的心理健康狀態(tài)或提高心理健康水平［3］；在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，李巖等［4］針對農(nóng)民用戶在知識和技術(shù)上沒有查詢平臺的問題，依托于自然語言處理和人工智能技術(shù)構(gòu)建了基于知識圖譜的農(nóng)業(yè)知識問答系統(tǒng)。王郝日欽等［5］為實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)問答社區(qū)提問數(shù)據(jù)的快速自動(dòng)重復(fù)語義檢測，提出了基于BERT-Attention-DenseBiGRU的農(nóng)業(yè)文本相似度匹配模型，實(shí)現(xiàn)對農(nóng)業(yè)問答社區(qū)相同語義問句自動(dòng)、精確識別。這些領(lǐng)域的應(yīng)用知識在應(yīng)用層面的規(guī)?；?、智能化、體系化等方面仍有很大的提升空間［6］，基于農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的問題生成研究也未見報(bào)道。因此，如何有效利用現(xiàn)有碎片化的數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的問題生成仍是十分有挑戰(zhàn)性的工作。

2 方法

隨著各種預(yù)訓(xùn)練模型的提出，新一代的NLP技術(shù)給農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)領(lǐng)域帶來更多可能和手段。BERT預(yù)訓(xùn)練模型［7］是第一個(gè)基于微調(diào)的表征模型，其原理是借助Transformer來提取特征，捕獲語句間的交互信息。BERT也是第一個(gè)將無監(jiān)督的預(yù)訓(xùn)練和有監(jiān)督的微調(diào)結(jié)合起來，并應(yīng)用到更深層的雙向結(jié)構(gòu)中的預(yù)訓(xùn)練模型，但是對于語言生成任務(wù)，如翻譯、問題生成等效果達(dá)不到要求。目前，該模型在問題生成領(lǐng)域中的作用就是代替詞嵌入或者直接替代序列到序列框架的編碼器。

本研究在BERT預(yù)訓(xùn)練模型的基礎(chǔ)上，提出了基于NAZHA-UniLM模型的農(nóng)業(yè)領(lǐng)域問題生成模型，該模型結(jié)合預(yù)訓(xùn)練模型NEZHA與統(tǒng)一預(yù)訓(xùn)練模型UniLM的優(yōu)勢，首先利用NEZHA預(yù)訓(xùn)練模型實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)源文本的詞向量取，然后利用融合覆蓋機(jī)制的UniLM模型作為解碼器以實(shí)現(xiàn)問題生成。模型的總體架構(gòu)如圖1所示。

圖1 NEZHA-UniLM模型架構(gòu)

2.1 基于NEZHA預(yù)訓(xùn)練模型的詞向量獲取

NEZHA［8］整體上是基于BERT的改進(jìn)，通過沒有任何可訓(xùn)練參數(shù)的預(yù)定義函數(shù)對自注意中的相對位置進(jìn)行編碼，并將位置編碼信息直接加到詞嵌入作為Transformer的輸入，對大規(guī)模未標(biāo)記的純文本語料庫進(jìn)行訓(xùn)練，以提高下游的NLP任務(wù)的性能指標(biāo)。函數(shù)相對位置編碼公式如下：

式中，k表示維度，i和j是索引位置，二者的差值相當(dāng)于絕對位置的索引值，dz表示NEZHA模型每個(gè)Head的隱藏層大小。

NEZHA預(yù)訓(xùn)練過程使用全詞掩碼（WWM）［9］策略，有效提高了預(yù)訓(xùn)練模型效果；在預(yù)訓(xùn)練過程中使用了混合精確訓(xùn)練技術(shù)［10］和LAMB優(yōu)化器［11］。其中，混合精確訓(xùn)練技術(shù)可以將訓(xùn)練速度提高2～3倍，同時(shí)降低了模型的空間消耗，從而可以利用更大的Batch Size；LAMB優(yōu)化器通過使用非常大的Batch Size來加速模型的訓(xùn)練，而不會導(dǎo)致性能損失。

本研究使用NEZHA對源文本進(jìn)行處理，輸入語料表示“［CLS］合理施肥…［SEP］玉米苗枯病該怎么防治？［SEP］”，經(jīng)過Word2vec詞嵌入的方法計(jì)算生成特征向量得到“［CLS］E1，E2，E3…［SEP］Z1，Z2，Z3，Z4，Z5，Z6，Z7，X8，Z9，Z10，Z11［SEP］”，然后將該特征向量輸入NEZHA模型進(jìn)行訓(xùn)練，以獲得文本序列的特征向量表示，從而得到解碼器的輸入序列。

2.2 基于統(tǒng)一預(yù)訓(xùn)練語言模型UniLM的問題生成

UniLM［12］是一種統(tǒng)一預(yù)訓(xùn)練語言模型，其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和BERT一樣，由24層Transformer組成，模型的參數(shù)使用BERT的參數(shù)進(jìn)行初始化，輸入由3部分拼接而成：詞嵌入、位置嵌入、段嵌入。如表1所示，將UniLM與其他模型對比，UniLM能夠進(jìn)行有條件的語言生成任務(wù)。其中ELMO學(xué)習(xí)兩個(gè)單向LM：正向LM從左到右閱讀文本，而向后LM從右到左對文本進(jìn)行編碼。GPT［13］使用一個(gè)從左到右的Transformer來逐字預(yù)測一個(gè)文本序列。BERT使用雙向轉(zhuǎn)換編碼器來融合左右上下文來預(yù)測掩蔽詞。雖然BERT顯著提高了各種自然語言理解任務(wù)的性能，但它的雙向性特性使其難以應(yīng)用于自然語言生成任務(wù)。

表1 語言模型預(yù)訓(xùn)練目標(biāo)之間的比較

本研究使用融合覆蓋機(jī)制的UniLM模型來進(jìn)行問題生成。針對因曝光誤差導(dǎo)致的累計(jì)誤差現(xiàn)象，引入了對抗訓(xùn)練，使用FGM（Fast Gradient Method）對模型進(jìn)行訓(xùn)練。將對抗樣本（x0，x1，…，xn，y0，y1，y2，…，yn）加入NAZHA模型輸出的特征向量中進(jìn)行對抗擾動(dòng)（其中x，y分別表示模型輸入的原文本和原問題），然后一同輸入U(xiǎn)niLM模型進(jìn)行問題生成。UniLM模型先對解碼器中詞進(jìn)行隨即掩碼，然后再進(jìn)行預(yù)測。該模型使用不同的Self-attention Masks矩陣控制不同語言模型的交互方式，結(jié)構(gòu)如圖2所示，其中白色表示屏蔽，藍(lán)色為可見信息。

2.2.1 輸入表征本研究輸入的詞序列為農(nóng)業(yè)領(lǐng)域知識的問答對，開始處為特殊的序列開始標(biāo)記［CLS］，在每個(gè)段的結(jié)束處添加一個(gè)特殊的序列結(jié)束標(biāo)記［SEP］，用于模型學(xué)習(xí)在問題生成任務(wù)中表示何時(shí)終止解碼過程。輸入表示法遵循BERT的輸入表示法。模型表征輸入時(shí)將文本通過WordPiece進(jìn)行子詞標(biāo)記。針對每個(gè)輸入遮蔽，憑借與之對應(yīng)的遮蔽嵌入、位置嵌入以及文本段嵌入進(jìn)行求和運(yùn)算得到相應(yīng)的矢量表示。

2.2.2 模型微調(diào)模型微調(diào)部分采用UniLM模型中Seq2Seq框架結(jié)構(gòu)處理問題自動(dòng)生成任務(wù)。微調(diào)下游任務(wù)與預(yù)訓(xùn)練任務(wù)中使用自注意機(jī)制掩碼相似。設(shè)定文本中源序列S1：“合理施肥，加強(qiáng)田間管理比合理施肥是減輕苗枯病的一項(xiàng)重要措施…”目標(biāo)序句子為S2：“玉米苗枯病該怎么防治？”，將兩個(gè)句子進(jìn)行拼接，得到輸入序列［CLS］S1［SEP］S2［SEP］。

本研究模型微調(diào)結(jié)構(gòu)如圖2中Seq-to-Seq LM所示。在微調(diào)過程中，在UniLM中隨機(jī)加入一些［Mask］來屏蔽S2序列中70%的詞，實(shí)現(xiàn)在輸入部分進(jìn)行MLM任務(wù)以提升理解能力，同時(shí)在輸出部分做Seq2Seq以增強(qiáng)生成任務(wù)。微調(diào)時(shí)屏蔽詞只能選取S2，并且提高比例以縮小微調(diào)時(shí)和預(yù)訓(xùn)練語言模型的差距，確保預(yù)測過程生成問題的質(zhì)量。

圖2 UniLM問題生成模型框架

微調(diào)任務(wù)通過對目標(biāo)序列中設(shè)置比例的遮蔽進(jìn)行隨機(jī)覆蓋，使模型學(xué)習(xí)還原被遮蔽的詞進(jìn)行任務(wù)微調(diào)?；谇昂笪谋颈徽诒蔚淖畲笏迫欢鹊玫缴蓡栴}［14］。

2.3 對抗訓(xùn)練

對抗訓(xùn)練屬于對抗防御的一種。在預(yù)訓(xùn)練過程中，將對抗樣本加入到原數(shù)據(jù)集中，以增強(qiáng)模型對對抗樣本的魯棒性，從而提高模型的表現(xiàn)，如式3所示。

式中，D代表訓(xùn)練集，x代表輸入，y代表標(biāo)簽，θ是模型參數(shù)，L(x,y;θ)是單個(gè)樣本的損失值，Δx是對抗擾動(dòng)，Ω是擾動(dòng)空間［15］。

在預(yù)訓(xùn)練過程中加入對抗訓(xùn)練，在Embedding層中添加小擾動(dòng)，生成對抗樣本，進(jìn)行訓(xùn)練。本研究使用對抗訓(xùn)練方法Fast Gradient Method（FGM）［16］，通過對抗訓(xùn)練生成對抗樣本以緩解Exposure Bias問題，提升模型的泛化能力。

3 結(jié)果與分析

3.1 數(shù)據(jù)集與評價(jià)指標(biāo)

目前，問題生成研究主要在英文語料數(shù)據(jù)集，對于其他語種存在語料缺乏的問題［17］。絕大多數(shù)研究基于SQuAD數(shù)據(jù)集進(jìn)行文本問題生成，對于農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的文本問題生成研究不多［18］。本研究數(shù)據(jù)集從淘金地農(nóng)業(yè)網(wǎng)的農(nóng)業(yè)問答板塊問答頁面進(jìn)行爬取，利用先進(jìn)的Scrapy框架，Urllib、Requests等庫，運(yùn)用Python編程語言，從html頁面的特定標(biāo)簽中爬取了問答頁面所有問句對存入到csv文件中。

3.1.1 數(shù)據(jù)清洗數(shù)據(jù)清洗保證了輸入模型的數(shù)據(jù)的質(zhì)量，相比于不做處理，對模型有很大的提升。數(shù)據(jù)清洗處理方式包括剔除空白字符、剔除帶括號的英文、處理部分不匹配數(shù)據(jù)。本研究共爬取了一萬余條數(shù)據(jù)對，經(jīng)過檢查篩選對部分殘缺、重復(fù)的問答對進(jìn)行刪除，對部分帶有特殊格式和符號的字符經(jīng)正則表達(dá)式刪除；然后經(jīng)人工隨機(jī)校對，最終保留了5 920對問答對（表2）。本研究隨機(jī)將80%數(shù)據(jù)集中問答對設(shè)為訓(xùn)練集，20%數(shù)據(jù)為測試集。

表2 農(nóng)業(yè)領(lǐng)域數(shù)據(jù)集信息

3.1.2 數(shù)據(jù)處理根據(jù)問題生成任務(wù)對數(shù)據(jù)的要求，對劃分的數(shù)據(jù)集進(jìn)行文本截?cái)?。其中，問題文本的長度均未超過131個(gè)字符，所以相當(dāng)于未做截?cái)啵簩τ诖鸢肝谋荆?9.38%的長度是小于64的，答案長度可以取得較短。答案的部分內(nèi)容可以精簡，通常根據(jù)答案的前面部分，就已經(jīng)能夠推理出對應(yīng)的提問。因此，選取答案的長度為64，大于64的進(jìn)行截?cái)啵梢员Ａ艚^大部分信息，長度短可以加速訓(xùn)練和推理。對于數(shù)據(jù)集中每一個(gè)輸入的序列、答案、問題3元組，經(jīng)過分詞后按照如下方式進(jìn)行拼接。數(shù)據(jù)集的主要處理格式如圖3所示。

圖3 數(shù)據(jù)預(yù)處理

其中，序列S1為序列和答案的拼接，其方式和BERT相同。S2由標(biāo)準(zhǔn)答案構(gòu)成，在解碼時(shí)，S2將拼接作為輸入。

3.2 評價(jià)指標(biāo)

ROUGE：本研究使用Lin等［19］報(bào)道的ROUGE自動(dòng)摘要評價(jià)算法，主要是基于召回率（recall）的一種常用的機(jī)器翻譯和文章摘要評價(jià)指標(biāo)。構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)問題集，將模型所生成問題與標(biāo)準(zhǔn)問題相對比，使用ROUGE-L作為評價(jià)指標(biāo)。ROUGE-L中的L指最長公共子序列（Longest Common Subsequence，LCS），ROUGE-L計(jì)算的時(shí)候使用了機(jī)器譯文C和參考譯文S的最長公共子序列，生成問題相當(dāng)于公式里的機(jī)器譯文，標(biāo)準(zhǔn)問題相當(dāng)于參考譯文，計(jì)算公式如下所示。

其中，RLCS表示召回率，PLCS表示精確率，F(xiàn)LCS表示ROUGE-L，可以通過超參數(shù)β來控制對召回率和準(zhǔn)確率的傾向程度。

BLEU：BLEU（Bilingual Evaluation Understudy）［20］意為雙語評估替換，是計(jì)算生成的問題與地面真實(shí)問題的N-gram重疊分?jǐn)?shù)，重合程度越高就認(rèn)為生成質(zhì)量越高。對于整個(gè)語料庫而言，本研究中BLEU計(jì)算是基于句子進(jìn)行的，通過計(jì)算BLEU-1、BLEU-2、BLEU-3和BLEU-4的累加得分來說明模型問題生成的性能。BLEU的總體評價(jià)公式如下：

其中，Wn指n-gram的權(quán)重，一般設(shè)為均勻權(quán)重。BP是懲罰因子，在問題生成中，lc表示生成的問題的長度，ls表示標(biāo)準(zhǔn)問題的有效長度。如果lc的長度小于lr，則BP小于1。

3.3 試驗(yàn)參數(shù)設(shè)置

NEZHA-UniLM模型參數(shù)主要包括NEZHA及UniLM模型的參數(shù)。本研究模型中NEZHA設(shè)置最大 序 列 長 度 為128，Train_batch_size為16，Learning_rate為5e5。模型參數(shù)如表3所示。

表3 NEZHA預(yù)訓(xùn)練語言模型參數(shù)

UniLM模型設(shè)置隱向量維度為768，微調(diào)學(xué)習(xí)率Learning_rate設(shè)為1e4，Epochs設(shè)為55。批處理大小Batch_size設(shè) 為16，Beam_search解 碼 時(shí) 的Beam_size為5。本研究試驗(yàn)環(huán)境及配置如表4所示。

表4 試驗(yàn)環(huán)境及配置

3.4 結(jié)果分析

本研究引入了對抗訓(xùn)練，通過構(gòu)造對抗樣本加入到原數(shù)據(jù)集中，以增強(qiáng)模型對對抗樣本的魯棒性。使用FGM對模型進(jìn)行訓(xùn)練，F(xiàn)GM算法epsilon值為1。通過設(shè)置對比試驗(yàn)來驗(yàn)證NEZHA-UniLM模型處理問題生成任務(wù)的優(yōu)越性（表5）。

1）NQG。簡單的Seq2Seq模型，使用LSTM進(jìn)行編碼解碼，并在解碼過程中引入了全局注意力機(jī)制。

2）BERT-LM。該模型使用BERT中的掩蔽語言建模對編碼器進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，并使用語言模型對解碼器進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練。其中，LM是帶有下三角的Attention Mask從左到右Transformer模型。

3）BERT+UniLM。該模型采用Seq2Seq基礎(chǔ)架構(gòu)，將Encoder替換為雙向Transformer編碼模塊，Decoder采用UniLM。使用BERT模型對編碼端參數(shù)進(jìn)行初始化處理，解碼端從初始狀態(tài)訓(xùn)練。

由表5可以看出，與基線模型NQG相比，BERT+LM引入預(yù)訓(xùn)練模型BERT，由于BERT模型在海量語料上的訓(xùn)練，模型具有優(yōu)秀的向量表征能力，進(jìn)一步提升問題生成算法評測得分。BLEU-4和Rouge-L分別提升了0.053 5和0.093 6。與BERT+LM模型相比，BERT+UniLM模型的問題生成效果得到了提升。BLEU-4和Rouge-L分 別 提 升 了0.020 9和0.017 4。與基線NQG相比，BLEU-4和Rouge-L分別提升了0.074 4和0.111 0。與其他模型對比，本研究提出的NEZHA-UniLM模型的Rouge-L和BLEU1-4均取得了最好的成績。與基線模型NQG進(jìn)行對比，BLEU-4和Rouge-L分別提升了0.195 3和0.151 7。模型通過兩階段進(jìn)行問題生成的算法能夠有效地將NEZHA模型與UniLM模型的優(yōu)勢相結(jié)合，有效生成問題。

表5 模型評測對照表

同時(shí)，為了驗(yàn)證加入FGM對抗訓(xùn)練的有效性，對該模型進(jìn)行消融試驗(yàn)，試驗(yàn)結(jié)果如表6所示。由表6可知，基于未加對抗訓(xùn)練的NEZHA-UniLM預(yù)訓(xùn)練模型，其BLEU-4和Rouge-L為0.314 1和0.470 1，加入對抗訓(xùn)練后的BLEU-4和Rouge-L分別提高了0.068 9和0.113 8。

表6 對抗消融試驗(yàn)

3.5 人工測評

利用人工評估來衡量生成的問題的質(zhì)量，隨機(jī)抽取50個(gè)問題對，并使用本研究預(yù)訓(xùn)練模型生成問題，通過5個(gè)方面指標(biāo)來測評。自然度：表示語法性和流暢性；相關(guān)性：表示與答案主題的聯(lián)系；連貫性：衡量生成的問題是否與對話歷史一致；豐富度：衡量問題中包含的信息量；可回答性：即表示該問題是否可根據(jù)該答案段落來回答。然后，將每個(gè)帖子和相應(yīng)的模型生成的問題發(fā)送給5個(gè)沒有順序的人類注釋者，并要求他們評估每個(gè)問題是否滿足上述定義的標(biāo)準(zhǔn)，對每個(gè)問題打分（1-5分），分?jǐn)?shù)越高越好。所有的注釋者都是研究生。

從表7可以看到，本研究方法在所有方面都優(yōu)于其他模型。當(dāng)模型生成既短又流暢的問題時(shí)，會使得其在自然度、相關(guān)性方面沒有顯著差異。在豐富度、連貫性和可回答性等方面，生成模型與人類注釋之間存在著明顯的差距，說明語境理解仍然是問題生成任務(wù)中一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的問題。

表7 人工測評結(jié)果

4 小結(jié)

本研究經(jīng)過數(shù)據(jù)爬取、清洗、過濾和標(biāo)注等工作，構(gòu)建了問題生成的數(shù)據(jù)集，并研究了基于NEZHA-UniLM預(yù)訓(xùn)練模型的農(nóng)業(yè)領(lǐng)域問題生成，其中，針對因曝光誤差導(dǎo)致的累計(jì)誤差現(xiàn)象，引入了對抗訓(xùn)練來生成擾動(dòng)樣本以緩解該問題。該模型不僅有效緩解生成問題與答案匹配度低、生成問題漏詞或者多詞和曝光誤差等問題，還能有效提高生成問題的質(zhì)量。