百度自然语言处理技术新突破“端到端问答”迈出重要一步人工智能自然语言处理领域的

人工智能自然语言处理领域的开放域问答技术在智能搜索、智能助手、智能客服等多个场景下，都发挥着重要作用。特别是近些年，随着各种智能手机、智能音箱的普及，智能搜索快速进化，可以帮助用户在这些小屏和无屏设备上更快速、准确的获取有用信息。
近日，百度提出RocketQA ，一种面向端到端问答的检索模型训练方法，助力机器问答理解技术迈出突破一步，推动了智能问答领域技术发展。该方法不仅在多个问答相关数据集中取得了当前最佳结果，同时也超越谷歌、微软、脸书、阿里、美团、卡内基梅隆大学、清华大学等企业和高校，问鼎微软MSMARCO数据集段落排序任务榜首。
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（微软MSMARCO数据集排行榜截图）
【百度自然语言处理技术新突破“端到端问答”迈出重要一步】据了解，微软MSMARCO数据集是微软提出的大规模的面向问答的数据集，不仅规模大，而且贴近真实场景，包含约100万问题、880万相关段落以及人工标注的问题答案。 RocketQA在其中的脱颖而出，正显示了百度在模型检索能力方面的领先实力。
百度RocketQA训练方法是一种对偶式检索模型增强训练方法，并基于百度自研的语义理解技术与平台文心（ERNIE）进行训练，大幅提升了对偶式检索模型的效果。所谓对偶式检索模型，是一种区别于传统的检索模型的基于深度语义表示的模型，能够利用强大的网络结构进行更深层次的学习，同时基于预训练语言模型，使语义理解更加丰富。然而在检索问答场景上，该模型的表现仍有欠缺，其训练仍然存在着，诸如训练场景和预测场景中样本数量差异较大、数据集中存在大量漏标注的正确答案、人工标注训练数据相对规模小成本大等问题和挑战。
针对对偶式检索模型训练中存在的问题和挑战，百度RocketQA通过跨批次负采样（cross-batch negatives）、去噪的强负例采样（denoised hard negative sampling）与数据增强（data augmentation）等3项技术，解决了上述问题和挑战，从而使得对偶式检索模型效果大幅提升。在实现RocketQA的过程中，这3项技术处于层层递进的关系，最终合成一套。同时，实现过程中还使用了百度文心（ERNIE）初始化模型参数。
实验结果也显示， RocketQA在微软MSMARCO和谷歌Natural Question数据集的效果均大幅超过了已经发表的最好的检索模型。同时在答案抽取任务上，百度RocketQA检索结果的有效性也得以验证。
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（RocketQA在微软MSMARCO和谷歌Natural Questions数据集上段落检索的效果）
此外，百度RocketQA的提出，更代表着向实现“端到端问答”迈出的重要一步。不同于传统的级联式问答系统， “端到端问答”摒弃了传统系统中繁杂的构件，系统复杂性大大降低，并且其中每个模块（段落检索和答案定位）都是可学习的，这样的设计能够让整个系统实现端到端训练。从而能够基于用户实时的反馈实现在线训练，而不是只在封闭的数据集上闭门造车。正是基于上述优异性，端对端回答成为智能问答技术的发展趋势，甚至可能会引发问答系统的新一代技术变革。而百度RocketQA正是面向端对端回答方向，在优化解决对偶式检索模型训练中存在的，诸如训练、预测场景样本数量差异较大，人工标注规模小、成本高等问题之后，并取得MSMARCO榜首的好成绩，为“端对端回答”攻下一城。
实际上，在研发算法的过程中，高性能的并行训练也必不可少，它是研发人员快速尝试各种想法的利器。百度RocketQA的实现即完全基于飞桨深度学习框架。据相关资料显示，百度研究人员在使用飞桨分布式训练API（paddle.distributed.fleet）进行训练的同时，也采用了飞桨分布式训练扩展工具FleetX 。前者是百度飞桨新API体系下的通用分布式训练API ，其提供的经典数据并行训练方案能够大幅提升试验效率；后者是百度飞桨框架分布式训练扩展工具，提供数据分片并发下载、快速定义模型、快速提交集群任务等功能，能够实现了研发人员的使用效率的极大提升。
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（百度飞桨全景图）
目前， RocketQA已逐步应用在百度搜索、广告等核心业务中，并将在更多场景中发挥作用。以百度搜索为例，可以感受一下问答技术在实际应用中对于用户体验的改变。比如，当我们在使用搜索引擎查询问题时，总是期望能第一时间得到更精准的回应。如果说传统的搜索总是给出可能的十条链接作为回答，那么，基于问答技术，问答结果得以优化，答案界面正在发生这样的变化：唯一的精准答案被直接给出，信息的获取更快速准确。