ACL2019的一篇文章，主要亮点是利用预训练语言模型中的丰富信息生成解释，辅助CQA(Commonsense Question Answer)任务，对比CQA的the state of the art baseline，提升了10%的准确率，文章的链接如下：

https://www.aclweb.org/anthology/P19-1487/

Explain Yourself! Leveraging Language Models for Commonsense Reasoningwww.aclweb.org

Motivation

常识推理任务CQA(Commonsense Question Answer)是机器阅读理解中更具挑战性的任务，它的输入包括one question, one correct answer, serveral distraction answers，要求输出correct answer。CQA任务的挑战性来源缺乏commonsense knowledge用于推理出正确答案，作者提出了一个Commonsense Auto-Generated Explanations (CAGE)的框架，是利用预训练语言模型生成explanation，为CQA任务加入commonsense knowledge信息。

Dataset

文章实验所用的数据库

• CQA dataset：常识推理数据库：一个问题，五个答案，其中一个正确答案四个干扰答案，需要利用常识预测答案

• Cos-E dataset：针对CQA dataset中的每个sample，附加上human explanation，human explanation有两种形式

(1)问题描述中的highlighted text span

(2)open-ended的解释，人类语言给出的解释

• The Story Cloze：预测故事结局

• SWAG：给当前剧情预测下一幕剧情

Method

文章中的CQA任务被分解为两步，

Commonsense Auto-Generated Explanations (CAGE)：

Explanation的生成利用conditional language model完成，根据输入条件的不同分为reasoning与rationalization两种。pretrain GPT模型作为conditional language model，用Cos-E与CQA的数据进行finetune。

• Reasoning：推理 输入中不包括正确答案

目标函数是条件最大似然概率函数

• Rationalization：

Rationalization的输入由question q , distracted answers , correct answer 合并组成

目标函数同上

Commonsense Predictions with Explanations

使用Bert模型进行分类，CQA的原始输入中再加入生成的或者人为标注的explanation。

参照文章给出的代码，具体的过程如下：

• 准备数据：利用`parse-commonsenseQA.py`文件将json格式文件符合后续需求的csv文件

python parse-commonsenseQA.py <CQA-train-file> <cose-train-file> <output-csv-file>

• 利用GPT语言模型生成explanation：将前步得到csv文件作为输入，finetune conditional LM模型获得explanation

PYTHONPATH=../:$PYTHONPATH python train_commonsenseqa_v1.1.py --do_train --output_dir out --data ../data/

• 利用Bert对CQA分类任务：将生成的explanation与CQA中的输入(question answers)concat在一起，输入到Bert模型中进行分类

PYTHONPATH=../:$PYTHONPATH python run_commonsenseQA_expl_v1.1.py --do_train --output_dir out --data ../data/

Experimental Results

1. 对比基线的baseline Bert方法，现有方法提升了将近10%

Cos-E-open与CAGE-reasoning方法中的分类模型都是Bert模型，该Bert模型直接以CQA dataset训练得到。区别是Cos-E-open中explanation为human explanation，CAGE-reasoning中explanation为GPT生成的explanation。

2. 用不同生成方法生成的解释，加入到CQA任务的输入中，用同一个Bert模型进行分类对比效果，目的是去对比生成解释方法的性能，可以看到CAGE-reasoning方法比单纯的GPT方法提升了接近十个百分点

3. 对比Cos-E dataset中两种解释语言的效果，Cos-E的解释包括两种question中的highlighted text span以及human open-ended的解释。Cos-E-selected表示explanation只包含question中的highlighted text span，Cos-E-open-ended表示explanation只包含Cos-E-selected，w/o表示输入中只包含解释不包含question。

4. 跨dataset的结果，将CQA以及Cos-E方法训练好得到的GPT解释生成模型以及Bert分类模型用到， 迁移性能还是比较差

comment

语言模型中包含着许多语言信息，对于需要可解释性以及推理的nlp task，这种引入explanation的方法可以借鉴。

---

本文由作者授权AINLP原创发布于公众号平台，欢迎投稿，AI、NLP均可。原文链接，点击"阅读原文"直达：

https://zhuanlan.zhihu.com/p/109886447

关于AINLP

AINLP 是一个有趣有AI的自然语言处理社区，专注于 AI、NLP、机器学习、深度学习、推荐算法等相关技术的分享，主题包括文本摘要、智能问答、聊天机器人、机器翻译、自动生成、知识图谱、预训练模型、推荐系统、计算广告、招聘信息、求职经验分享等，欢迎关注！加技术交流群请添加AINLP君微信(id：AINLP2)，备注工作/研究方向+加群目的。