Dense Passage Retrieval for Open-Domain Question Answering

Posted 2021-08-19 Facico

Dense Passage Retrieval for Open-Domain Question Answering

段落检索是open domian QA的重要问题

• 传统方法是使用稀疏向量空间模型，如TF-IDF或BM25
• 本文重点研究室是密集向量空间模型，密集表示采用简单的双层编码器框架，同时采用了非常少的问题和段落对

传统检索器的问题

• 传统检索器不能很好匹配语义关系，只能关键词匹配
• 而密集向量检索器通过语义训练，可以更好捕获语义信息

Dense Passage Retriever(DPR)

要在M个文档中找到top-k个相关的段落

• DPR采用多种编码器EQ，将输入段落映射到d维向量，并匹配与问题最接近的k个段落

• 问题和段落的编码器使用两个不同的BERT，[CLS]作为输出

• 问题和段落相似性度量，使用精度较高的点积（类似BERT[Rep]的方法）
  

• 推理时，将段落编码器应用所有段落，使用开源器FAISS来进行问题相关的段落检索。最后找到top-k最相关的段落

训练部分

采用一个正例段落，n个负例段落的方式训练

• 负例选择
  • 1、随机选择
  • 2、BM25获取top-n段落，去除正确答案
  • 3、其他问题对应的正确段落

最后实验证明（2+3），采用其他n-1个问题对应的正确段落+一个BM25获取的top1段落进行组合，时间复杂度低，精度高

• batch内负例方法

  • 每个batch有B个问题，每个问题有对应的段落，构建B*B矩阵，则i≠j时是负例，i=j时是正例
  • 这种方法是训练一个孪生网络结构的（如dual encoder）的有效策略，能极大提高训练实例的数量

• 有些数据集没有正例段落，或者正例段落不匹配

  • 用BM25获取top-100的段落中排名靠前，且含有答案的段落作为（替换）正例段落；如果都没有则丢弃

实验

• 上面两个图都能看到DPR带来的提升，且混合数据集训练比单一数据集结果要好
• SQuAD因为question和passage存在较多重合的token，BM25效果较好

in-batch negative training

31+32 表示batch=32时，每个训练question除了原有31条In-batch negative，另外增加32条难度较大的负样本

• 这部分负样本是利用BM25，从passages中获取与每个训练question最相关、但不含answer的passage
• 可以看到增加难度较大负样本效果提升

泛化性更好

DPR比BM23泛化性更好

时间效率

• DPR要提前计算embedding，并用FAISS索引，耗时大，但是处理完可以离线并行处理
• 若提前有了上面的计算和索引，借助FAISS，DPR后续检索很高效，速度大致是BM25/Lucene的40倍

总结

• 1、DPR证明了这种检索方式提供更多的语义行，使用dual-encoder，利用预训练模型进行finetune，充分利用了预训练模型的海量知识
• 2、明显提升在线的处理速度，但预处理海量的passage的embedding是难点
• 3、用in-batch negative采样负样本，并用MB25增加难度较大的负样本，提升性能