面對(duì)突如其來的疫情，大眾對(duì)于信息的即時(shí)性、透明度和傳達(dá)效率有了更高的關(guān)注。在此背景下，北京市經(jīng)濟(jì)和信息化局和CCF大數(shù)據(jù)專家委員會(huì)，聯(lián)合北京智源人工智能研究院，共同舉辦了科技戰(zhàn)疫·大數(shù)據(jù)公益挑戰(zhàn)賽。一支名為“郁金香”的算法團(tuán)隊(duì)在595支參賽隊(duì)伍中表現(xiàn)突出，取得了A榜第二、B榜第三的不俗成績。

據(jù)悉，郁金香是一支算法和工程經(jīng)驗(yàn)豐富的業(yè)界團(tuán)隊(duì)，其成員以一覽群智公司成員為主，也有來自于印信科技的得力外援。成員都是深耕NLP深度學(xué)習(xí)、信息檢索/互聯(lián)網(wǎng)搜索、數(shù)據(jù)挖掘等領(lǐng)域的資深專家。整個(gè)算法開發(fā)從立項(xiàng)到測評(píng)結(jié)束歷時(shí)30天。

本次比賽通過DataFountain平臺(tái)進(jìn)行，圍繞“疫情政務(wù)問答助手”這一賽題展開。疫情政務(wù)問答助手旨在通過對(duì)惠民惠企政策數(shù)據(jù)的收集與處理，通過人機(jī)對(duì)話式問答的方式，對(duì)用戶提出的政策疑問快速、準(zhǔn)確地定位相關(guān)政策文檔以及其內(nèi)相關(guān)內(nèi)容返回給用戶，幫助各行業(yè)企業(yè)準(zhǔn)確掌握相關(guān)政策，更好地復(fù)工復(fù)產(chǎn)。

疫情政務(wù)問答是一個(gè)結(jié)合全文檢索和閱讀理解的復(fù)雜任務(wù)，其任務(wù)設(shè)置非常貼近人類在面對(duì)信息時(shí)的判斷邏輯：面對(duì)問題，參賽系統(tǒng)不光要找出文檔庫中的相關(guān)文檔，還要定位出其中跟問題最相關(guān)的內(nèi)容。這就跟人類在文檔中檢索時(shí)的流程類似：為什么這個(gè)文檔與問題最相關(guān)？是因?yàn)?/span>里面有這么一段話，能夠最好地回答待解決的問題。 

有的放矢：直面“疫情政務(wù)問答”的復(fù)雜性

對(duì)于學(xué)界大部分機(jī)器閱讀理解任務(wù)的數(shù)據(jù)集，提問及其答案所在文檔往往是直接對(duì)應(yīng)的，閱讀理解模型無須在海量文檔中去尋找相關(guān)文檔。但在真實(shí)場景中，對(duì)于用戶給出的一個(gè)問題，首先我們需要確定其答案在哪個(gè)文檔中，然后才能通過閱讀理解模型來找出實(shí)際答案。而這個(gè)答案文檔往往需要通過檢索這一步驟得到。因而在疫情政務(wù)問答這個(gè)任務(wù)中，其中有兩個(gè)因素會(huì)影響任務(wù)效果：其一，檢索模塊不一定能夠保證精準(zhǔn)召回包含答案的文檔；其二，在召回的多篇可能存在答案的文檔里，正確答案所在的位置不確定。而且政務(wù)文檔篇幅一般都很長，答案可能也很長，這也會(huì)加大任務(wù)難度。

在信息檢索和認(rèn)知智能方面的深厚經(jīng)驗(yàn)和快速迭代改善模型的能力，是郁金香團(tuán)隊(duì)成功的兩大關(guān)鍵。郁金香團(tuán)隊(duì)采用基于ElasticSearch的全文檢索模塊和基于Transformer結(jié)構(gòu)的閱讀理解模型方案，綜合展示了其在問題理解、內(nèi)容搜索、答案提取等多個(gè)環(huán)節(jié)的全面算法能力。問答系統(tǒng)主要分為“信息檢索”和“閱讀理解”兩部分。“郁金香”在設(shè)計(jì)疫情政務(wù)問答系統(tǒng)時(shí)以競賽為目標(biāo)、實(shí)用性為導(dǎo)向，針對(duì)疫情文本的領(lǐng)域特殊性，在整個(gè)方案的細(xì)節(jié)上進(jìn)行了多重優(yōu)化。整體方案在競賽中取得了優(yōu)異成績，也再次驗(yàn)證了相關(guān)文本理解技術(shù)通用方案的先進(jìn)性。

在競賽中，郁金香團(tuán)隊(duì)攻克了幾大技術(shù)難題：

難題1：中文分詞作為中文自然語言理解中的基礎(chǔ)技術(shù)，其準(zhǔn)確程度直接影響著下游任務(wù)的效果。在ES中，ik是常用的中文分詞工具。但由于政務(wù)文本的領(lǐng)域特殊性，ik工具的效果受到很大限制。

應(yīng)對(duì)1：針對(duì)政務(wù)文檔的特殊性，郁金香團(tuán)隊(duì)利用多種語義理解工具，對(duì)文檔進(jìn)行語義信息理解， 通過對(duì)文檔進(jìn)行深度解析，提取出其中的實(shí)體名詞、長名詞、專有名詞、新詞等關(guān)鍵要素，構(gòu)建了自定義詞典，以保證實(shí)際分詞效果。

難題2：檢索模塊中一種常見的誤召回是由于事件主體不匹配導(dǎo)致的。舉例來說，有人提問：“蘇州市如何推行政務(wù)服務(wù)事項(xiàng)網(wǎng)上辦理？”檢索結(jié)果可能是其他地區(qū)“推進(jìn)政務(wù)服務(wù)事項(xiàng)網(wǎng)上辦理”的相關(guān)內(nèi)容。

應(yīng)對(duì)2：在政務(wù)問答請求中，文本的事件主體往往是唯一且一致的。所以在文本理解中，郁金香團(tuán)隊(duì)進(jìn)行了事件主體的提取，來保證事件主體相匹配。同時(shí)為了避免強(qiáng)規(guī)則過濾造成的誤殺，方案將事件主體放到了一個(gè)新的索引域中。查詢時(shí)如果問句中能夠發(fā)現(xiàn)事件主體，就增加對(duì)事件主體索引域的查詢。此外，對(duì)于請求中的行政區(qū)劃類事件主體特別設(shè)置了對(duì)于其上級(jí)行政區(qū)劃的容錯(cuò)處理。

難題3：賽題訓(xùn)練數(shù)據(jù)較少，閱讀理解模型泛化能力受限。

應(yīng)對(duì)3：郁金香團(tuán)隊(duì)采用集成學(xué)習(xí)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了全面的融合模型方案，集成模型中內(nèi)含了近二十個(gè)基礎(chǔ)模型，并對(duì)不同模型智能分配權(quán)重。權(quán)重的分配取決于模型在驗(yàn)證集上的表現(xiàn)。對(duì)于使用全量數(shù)據(jù)訓(xùn)練的模型，其權(quán)重更高。同時(shí)加入Fast Gradient Method（FGM）算法，生成對(duì)抗樣本，進(jìn)一步提高模型的泛化能力。

難題4：政務(wù)文檔往往很長，遠(yuǎn)超閱讀理解模型的長度限制。在進(jìn)行閱讀理解任務(wù)時(shí)，長文檔需要被截?cái)喑啥鄠€(gè)文本片段。然而簡單的進(jìn)行定長截?cái)嗪苋菀鬃尨鸢竵G失，并脫離上下文語境。

應(yīng)對(duì)4：郁金香團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)絕大部分答案都是在一個(gè)句子中，所以采用了基于中文分句的分段算法進(jìn)行文本預(yù)處理。具體來說，將中文分句后的句子序列作為文本基本片段，規(guī)定最長子段落是滿足最長序列長度的最長連續(xù)句子序列，得到滿足條件的片段。進(jìn)而通過衡量兩個(gè)子片段的交叉度，優(yōu)化子片段整體冗余度，來選取切分合理的子片段，以保證消除冗余的同時(shí)也能降低答案丟失的風(fēng)險(xiǎn)。

多點(diǎn)開花：智能語義搜索引擎的應(yīng)用

這一智能問答系統(tǒng)的方案不僅在競賽中有出色表現(xiàn)，也已經(jīng)在智能搜索、智能問答方面實(shí)現(xiàn)了應(yīng)用落地。此方案以自然語言作為交互形式，極大提高了用戶體驗(yàn)。

據(jù)了解，華夏基金研報(bào)智能搜索系統(tǒng)就是應(yīng)用該方案的典型之一。券商的研報(bào)對(duì)股民價(jià)值很高，但研報(bào)長，文字多，投資者要從中獲得對(duì)自身有益的投資參考往往耗時(shí)耗力。如今，這一研報(bào)智能搜索系統(tǒng)針對(duì)研報(bào)中的預(yù)評(píng)級(jí)、跟蹤報(bào)告、走勢圖、調(diào)研紀(jì)要、投資建議等搜索意圖，通過NL2SQL以及結(jié)合研報(bào)問答助手的閱讀理解，能幫助投資者更快、更簡單、更高效的讀懂研報(bào)。只需要一個(gè)以日常語言的問題，相關(guān)關(guān)鍵內(nèi)容即時(shí)展現(xiàn)，極大提高了信息獲取的效率。

此外，基于該技術(shù)方案的智能語義搜索引擎產(chǎn)品支持不同行業(yè)不同領(lǐng)域的場景拓展。這一產(chǎn)品用知識(shí)圖譜融合行業(yè)領(lǐng)域內(nèi)的知識(shí)庫，集成問答助手模型通過自然語言“問答式”的語義輸入為用戶提供更精準(zhǔn)的智能檢索服務(wù)。

面向政府，這一搜索引擎可以針對(duì)政府內(nèi)海量數(shù)據(jù)的治理、語義解析、智能查詢，助力政府搭建智能化信息綜合應(yīng)用平臺(tái)；面向電商，支持針對(duì)電商領(lǐng)域目標(biāo)商品的精準(zhǔn)檢索，可根據(jù)用戶畫像推薦更為個(gè)性化的搜索結(jié)果；面向媒體，支持大型媒體網(wǎng)站的應(yīng)用場景，將海量信息進(jìn)行深度整合，深度挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值；面向金融，通過整合金融市場信息，進(jìn)行動(dòng)態(tài)獲取、解析，為金融機(jī)構(gòu)提供更全面、精準(zhǔn)的金融數(shù)據(jù)和信息；面向公安，基于公安系統(tǒng)的行業(yè)特點(diǎn)，可以提供針對(duì)公安行業(yè)的信息檢索、問題研判和知識(shí)管理平臺(tái)。

傳統(tǒng)的搜索引擎一般是通過簡單機(jī)械式的條件組合進(jìn)行查詢，交互體驗(yàn)較差，列表形式過于單一，而且針對(duì)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的處理能力不足。相較而言，智能語義搜索引擎產(chǎn)品支持多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合，搜索結(jié)果形式呈現(xiàn)多樣，支持針對(duì)自然語言“問答式”的語義輸入，搜索功能強(qiáng)大，搜索結(jié)果也更為便捷。

【小結(jié)】基于語義理解的智能對(duì)話、智能搜索越來越多地深入我們的日常生活。放眼未來，相關(guān)應(yīng)用將能依托基于世界構(gòu)建的巨大的知識(shí)圖譜，結(jié)合語義理解，提供給用戶前所未有的便捷體驗(yàn)。相比傳統(tǒng)的檢索技術(shù)，以語義理解為基石的智能對(duì)話、智能檢索為人機(jī)交互提供了更智能、更高效、更善解人意的互動(dòng)。當(dāng)搜索不再限于幾個(gè)關(guān)鍵詞的形態(tài)，當(dāng)搜索引擎對(duì)各垂直領(lǐng)域連接程度逐漸加深，智能對(duì)話、智能搜索可能真正實(shí)現(xiàn)“無處不在”。