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📖论文介绍

论文题目：融合知识图谱和语义匹配的医疗问答系统

作者信息：徐若卿 （三峡大学 计算机与信息学院， 湖北 宜昌 443000）

原文地址

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📖摘要

问答系统是自然语言处理领域中的一项重要任务，常应用于医疗服务。传统的问答系统通过 知识图谱的实体关系匹配返回相应的尾实体作为答案，然而，倘若实体或关系无法识别或在知识图谱中并 不存在相应实体关系，问答将无法继续进行。为了解决这一问题，文中建立了一种融合知识图谱和语义匹 配模型的中文医疗问答混合框架，当所提问题无法在知识图谱中进行实体关系匹配时，该模型能继续从问 答对数据集中找到最相似的问题，并返回相应结果作为答案。在语义匹配模型方面，结合中文医疗相似问 题对，在Sentence-BERT模型上进行微调训练，并引入了双曲空间中的距离度量函数对句子对进行相似度 度量。在整体性能方面，该模型相较于BERT这类大语言模型能有7.16%的精度提升；在度量能力方面， 双曲度量相较于通用欧氏空间度量，如余弦度量，最高能有2.28%的精度提升和1.58%的F1值提升

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📖0 引言

人工智能在提升医疗服务质量方面起着至关重 要的作用，问答系统是其中一项较受欢迎的技术之 一，它能够帮助用户实时获取问题的解答[ 1]。问答 系统由一个与患者和医疗从业者交互的界面组成， 其能将问题进行语义化分类，能够准确、直观地提
供一系列实时的问答反馈[ 2]。 近年来，问答系统技术发展迅速，尤其是在医 疗领域，各类问答系统方案被提出，典型应用包括 帮助患者回答问题的医疗助理，引导患者前往合适 服务部门的医疗服务前台等。基于传统知识图谱问答的主要方式是先对问题进行实体关系抽取，再从 知识图数据库中进行对应尾部实体的检索，以此返 回相应答案。然而，该方式在实际的应用中依旧存 在着一定局限，倘若实体关系未被成功抽取，或实 体关系不在相应的图数据库中，那么系统将无法回 答用户所提问题。

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为了解决上述问题，本文对新的问答系统框架 进行了探索，当接收到用户的问题，该模型会首先 对问题进行实体关系抽取，在图数据库中进行尾实 体检索以获取答案。如果无法识别出相应实体和关 系，系统会继续尝试第二条路径，其方式是通过一 个已训练好的语义相似度匹配模型，将用户所提问 题与大型问答对中的问题进行相似度匹配，从而将 与用户问题相关的回复返回给用户[ 3]。传统的语义 匹配模块使用结构相对简易的记忆网络模型，如 MaLSTM[ 4]，实验结果表明其在中文数据集上训练 的效果较差；传统的BERT模型[ 5]虽然能显著提高 训练效果，但准确率依旧不理想。本文针对具体任 务，在Sentence-BERT模型[ 6]进行微调训练，并采 用新的双曲度量[ 7]方式，使任务性能得到优化，从 而优化整个问答系统。

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📖1 相关工作

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📖1.1 问答系统

Cui等人设计了一种基于知识库的问答系统， 他提出自然语言问题可以被理解，并设计了一种新 的问句表示方法，能使问题精确地映射到基于知识 库的结构化查询，然而该系统性能往往取决于模板 的好坏[ 8]。
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📖1.2 语义相似度判别模型

He等人早期提出了一种基于ConvNet的卷积网 络变体[ 3]，通过整合不同尺度下多个卷积之间的差 异来推断句子相似度，然而标记数据的局限限制了 模型的性能。
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谷歌研究院提出了革命性语言模型 BERT[ 5]，其利用了Transformer的双向编码器表示， 通过对所有层的左右上下文进行联合条件化预训练 深度双向表征，在文本处理任务中表现优异，然而 由于其网络的复杂性，在受到误差干扰时性能容易下降

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📖2 系统架构

传统的知识图谱问答存在实体关系无法正确抽 取或实体关系在知识图谱中无法匹配这两类问题， 导致问答系统无法有效反馈问题答案。鉴于此，本 文构建一种基于混合策略医疗问答系统，其结构框架如图1所示，其中红色部分为知识图匹配模块， 蓝色部分为语义匹配模块。该系统主要通过两个路 径来解决针对用户提问的反馈：首先，在第一条路 径需要对用户所提问题进行自然语言理解，并利用 一个医疗领域的知识库快速检索查询相关医疗问题 并返回答案；其次，在知识库无法查询答案时系统 会转入第二条路径，即通过语义匹配的方式在一个 医疗领域问答对数据库中寻找最相似问题，并返回 其对应答案

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📖2.1 知识图谱模块

知识图谱能应对海量的数据变化，以满足和完 成专业性比较强的领域的人工智能问答。本文使用 的医疗知识图谱用Neo4j进行存储，其将结构化数 据存储在网络空间中，能以更自然的连接状态存储 管理相应数据，且可以提供高效的数据查询与修改。
本文参考了liuhuanyong的开源中文医疗知识 图谱，其包含7类实体、10类关系和8类属性，共 包含约4.4万量级的实体和30万量级的关系。

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在知识图匹配方面，可以分为4个步骤：

• 1）用户输入问题
• 2）对问题进行意图识别
• 3）在知识图数据库匹配答案
• 4）按照模板返回答案。意图识别模块使用 Aho-Corasick算法提取疾病关键词

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📖2.2 SBERT微调模型

本文使用了中文医疗问答重复句子对作为原始 数据来训练语义匹配模型，训练好的模型具备良好 的中文医疗相关语句的向量化表示能力，当知识图 谱模块无法识别出问题中的实体与关系时，问答系 统将切换路径，通过训练好的语义相似度判别模型 匹配所提问题与大规模问答对问题中最相似的目标， 返回其对应的答案。该方式必然会返回一个答案， 即便答案可能与问题无关，因此还需要设定一个阈 值，当计算的语义相似度值超过该阈值时才返回答 案，若无法超过阈值，系统理应返回诸如“无法理解” 等模板来促使用户重复提问

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本文采用基于SBERT微调的方式进行训练。 SBERT由Nils等人提出，其是基于原始预训练 BERT网络的变体，由于BERT网络结构没有计算 独立的句子嵌入，这使得利用BERT获取句子嵌入 十分困难。为了突破这一限制，SBERT使用连体网 络架构[ 6]来获得语义有意义的句子嵌入，使用如余 弦距离、曼哈顿距离等距离度量方式学习模型参数， 这些距离度量可以在现代化硬件上高效地执行，使 得SBERT既可用于句子的语义相似性判别，又可用 于相似句搜索，能够较好地适应与句子相关的特定 任务

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BERT使用预训练的BERT网络，通过微调产 生有效的句子嵌入，从而大大减少训练时间。SBERT 对BERT的输出进行池化操作，以此获取固定维度 的句子嵌入，模型默认采用均值池化。为了在BERT 上进行微调，模型使用了连体网络更新权重，使得生成的句子嵌入在语义上有意义，并且可以用余弦 相似度等度量函数进行比较
对于计算过程，SBERT计算两个句子u和 v 之 间的距离度量损失来优化目标函数，本文的距离度 量采用了基于双曲空间的双曲距离度量而非基于传 统欧氏空间的欧氏距离度量，损失计算使用均方误 差。本文的相似度判别任务也使用了该体系结构， 其计算流程如图2所示

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📖2.3 双曲距离度量

度量学习旨在学习一个高度判别的模型，该模 型鼓励相似的嵌入在向量空间中更接近，而差异越 大的嵌入在向量空间中的距离将被拉得越远[ 7]。常 见的方法是使用编码器来提取嵌入，并使用基于距 离的损失函数进行嵌入学习。传统的度量学习通常 在欧氏空间中度量向量间的距离，而本文使用了双 曲距离函数[ 7]进行度量学习，该距离函数能够将文 本嵌入映射至双曲空间这类非欧氏空间，从而优化 对应的嵌入

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📖3 实验与分析

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📖3.1 实验数据

在知识图谱方面，本文在liuhuanyong的开源医 疗知识图谱上进行优化，其底层已提供了一套基础 问答模型。本文重点在于语义匹配模块，采用了基 于双曲度量的SBERT微调模型进行相应任务训练。 数据集方面，使用了中文医疗相似问题对 CMedQQ[ 11]作为训练的原始数据，这些相似问题对 均与医疗相关，在该数据集上进行训练能使模型更 准确地进行医疗语义判别。数据分布上，该训练集 约20 000条数据，正负样本比例约为1∶1。此外， 本项目对该数据集做了一定脚本处理，数据格式如 表1所示。

为了验证模型性能，本文还在Quaro英文重复 句子对数据集上继续进行试验，其格式与中文数据 集一致，共有 10 000条数据，其余设定均与中文数 据集相同。对于问答对数据，本文截取了CMedQA 数据集[ 12]部分数据

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📖3.2 实验设置与评估方式

为了保证实验的公平性，除了一些特别的设置， 各模型都选取相同的参数值，数据集按照8∶1∶1 的比例划分为训练集、验证集、测试集；其余参数 的向量维度为768，批处理大小为64，训练轮数为 10。本文实验使用准确率和F1值来评价模型的性能

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📖3.3 实验分析

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📖3.3.1 语义相似度模型评估

为了评估SBERT微调模型的性能，将本文模型 与几种处理该任务的模型进行对比验证，这些模型 分别为MaLSTM[ 4]、HBAM [3]和BERT [5]模型。这些 模型都在句子相似度任务上取得良好的性能，特别 是BERT，表2为模型对比结果。由表2可知，本 文所使用的微调SBERT模型性能均优于对比模型

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📖3.3.2 不同相似度距离度量评估

由表3可知，双曲度量在各类模型上都具更良好 的效果

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📖3.3.3 实验结果分析

通过一系列实验可以得出：相较于其他与该任 务相关的模型，基于双曲度量的SBERT微调模型在 处理本文中文医疗相似问题对任务上具有更强的性 能，相比于性能优越的BERT微调模型在准确率上提升了7.16%，说明其通过对句子特定的池化和双 曲距离度量损失计算，能有效地将相似语义的句子 嵌入在特征空间中拉近，将语义差别较大的句子嵌 入在特征空间中拉远，从而较好地提取句意特征。 MaLSTM和HBAM在中文数据集上的效果明显较 差，原因是这类模型产生的初衷是用于处理如英文 这类固定分隔模式的句子，对中文句子所能捕获到 的信息有限。BERT能够较好地捕获语句中医疗相 关词汇的语义特征，但在该任务上容易过拟合，导 致性能略受影响。

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由表3可知，使用双曲距离度量的SBERT在不 同的预训练模型上性能均优于其他距离度量，这表 明双曲距离度量在语义判别任务上具备一定有效性， 可将该度量进一步扩展至其他嵌入方面的应用。在 ALBERT这类轻量级模型上，使用双曲距离度量后 性能提升较大，对比余弦距离度量在准确率上有 2.28%的提升，F1值有1.58%的提升，这也表明双 曲度量对于一些轻量级模型性能有较大的提升

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📖3.4 效果展示

本文构建了一个GUI界面并手动提出了几个医 学相关问题，界面显示如图3所示。图3a）为原始 的知识图谱问答系统，用户在提出问题后，由于系 统无法识别实体关系或实体关系在知识图谱中不存 在，系统无法作答；而图3b）显示在系统中加入本 文所提的语义匹配模块后，能在问答对数据集中匹 配到相似问题，并返回此问题对应的答案，回答了 图3b）中未能回答的问题。本次将语义判断阈值设 为0.5，即提出的问题与问答对中最相似问题的相似 度高于0.5时系统才返回答案，图3b）第三轮问答 展示了该情况

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📖4 结论

本文提出一种基于知识图谱和语义相似度匹配 的问答系统，其充分利用了知识图谱和语义匹配各 自的优势，其中，知识图谱能够存储结构化数据， 并且能较好地维护和检索特定领域的知识；而语义 匹配模块作为该系统的重点优化模块，通过在 SBERT模型上微调训练，并且结合一种新的双曲距 离度量，得到了一个能更好地理解自然语言问题的 模型，通过该模型，系统能够利用自然语言处理这 类深度学习技术来进一步回答知识图谱无法回答的 问题。但该系统也具备一定局限，即用户在问题表 达过程中可能会使用一些知识库中医学实体和关系 的同义替换词[ 9]，这种情况下系统应能够通过模糊 匹配识别出相应的实体和关系，进而继续在知识图 数据库中进行查询而非转入第二条路径，这一点可 以在图嵌入技术方面进行探索。

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针对本论文，本人对其中的一部分内容不解，以下是本人经过自行查阅得到了答案

1. 欧式空间是什么？

   欧式空间是指具有欧几里德度量的空间，即满足平行公设的空间。在欧式空间中，直线是最短路径，平行线永不相交。欧式空间可以是任意维度的，例如二维平面、三维空间等。
   在欧式空间中，距离的计算方式 是通过欧氏距离公式来确定的，即两点之间的距离等于它们坐标差的平方和的平方根。

2. 双曲空间是什么？
   双曲空间是一种非欧几何结构，与欧式空间相比，其曲率更大。在双曲空间中，直线是不断远离的曲线，平行线有可能相交。
   双曲空间也可以是任意维度的，其具体形态由双曲几何学所描述。双曲空间有着与欧式空间不同的性质，例如在双曲空间中，三角形的内角和小于180度。

网上找了一篇介绍欧式空间和双曲空间 =>传送门

3. 欧式距离度量和双曲距离度量又是什么？
   
   下节我将学习本论文中的其中一篇经典参考文献~

挑战与创造都是很痛苦的，但是很充实。