其他分享
首页 > 其他分享> > 学者信息问答系统的中期笔记

学者信息问答系统的中期笔记

作者:互联网

开学的专业实习,我选定的题目是学者信息问答系统。因为它符合将来的研究方向,也能作为一个功能加入到当前导师开发的微信小进程中。

很可惜,虽然富于研究价值,但由于遇到了需要标注大量数据、功能不够实用等问题,半途中要改变选题,因此在此做一个中期记录。

研究方案

需求

首先需要明确问答系统的需求。实现这个问答系统的目的,是可以针对学者的相关提问作出回答,例如学者的学历、毕业学校、研究兴趣等等。

由于现有的答案生成模型效果一般,这一问答系统是根据问题,在答案库里找出答案,作为回答。

答案来源

在选题时,并没有学者信息的相关数据资源,因此答案均来源于网络。

有两种爬取数据的方法:

我首先实现的是第二种,因为更具一般性,而前者可以作为后者的补充。

答案匹配的基本思路

简单的答案匹配模型一般是一个神经网络,输入问句和答句,输出匹配程度。

由于数据有限(需要自己准备数据,且很难迁移学习),我预计匹配的效果不会很好。

同时,我注意到关于学者的问题多数都围绕着学历、职称、研究方向等简历上的常见信息。这类问题可以单独处理:预先针对常见问题,训练提取器,从学者的介绍文本中提取数据,保存在数据库中。回答问题时,判断问题是否属于这类问题的某一类别,是的话直接从数据库中给出答案。

综上,答案匹配的过程如下:

  1. 判断问句是否在询问常见信息
  2. 若是,判断问题的类别,利用数据库中的数据给出答案。如果数据库中没有数据,则通过搜索引擎爬取简历,再利用筛选器找出常见信息。
  3. 若否,利用搜索引擎搜索问句,将结果中的句子与问题一一比对,找到最匹配的句子作为答案。

任务清单

经过以上分析,需要完成的组件挺多的,列举如下:

研究过程

网页爬取

利用了google custom search api,每天有1000个免费请求。这个api是针对特定网站进行搜索的,但可以加入全网的搜索结果,曲线救国。

正文提取

存在着提取网页正文的库,我尝试了三个:

效果都不好,因为网页中包含的是简历,与一般的文章不同,最后自己写了一个。

简历筛选器

我用“名字+学校”来搜索简历。研究过程中发现,排在前面的搜索结果也可能包含新闻等其他内容,需要进行筛选。

得到分类器的过程如下:

  1. 从训练集中提取高频词
  2. 计算每份文本的高频词在训练集中的TfIdf值,作为其特征
  3. 拟合逻辑回归模型

可以参考这篇文章

数据集是我自己分的。为了提高标注效率,不看花眼,还写了一个标注器。(事实上,一共写了三个标注器。)标注器采用简单的tkinter框架,写起来方便,但感觉接口设计和文档都比较简陋。

基本信息提取器

我是以“硕士毕业学校”为切入点进行研究。后来才发现不少老师没有硕士毕业学校,因为是直博的。。。

首先想到的模型是,输入一串词,输出硕士毕业学校的起止位置。但一个句子里可能会出现多次答案,产生干扰,模型的注意力也可能分散在学校名称上,但学校叫什么并不重要。我确定的提取思路是:先找出包含学校名称的句子,将学校名替换成一个符号,然后分词、向量化,送入分类器识别,判断符号是否代表了硕士毕业学校。

起初我想找一个学校清单,但没发现囊括了国内外高校的清单,而且这种罗列的方式虽然准确但难以推广、不够优美。我换用命名实体识别的办法,找出包含“学校”、“学院”、“研究所”字样的所有机构名,应该可以基本覆盖简历中出现的学校。

由于数据有限,我选择用简单的模型,和训练好的词向量。模型用的是CNN,窗口宽度与词向量等长,数据填0对齐。

接下来就是数据的问题,为此,我又写了一个标注器,标注了近1000个句子。。。更尴尬的是后来发现学校名是硕士毕业学校的仅不到30个。。。

我用类别权重来处理样本不平衡的问题,但由于正样本太少,正确在50%左右,需要找出更多正样本来改进结果。

以上,是我在学者信息问答系统课题中所做的工作,由于题目的改动,暂时不继续做了。

最大的坑是jpype包的问题,在里面折腾了十多个小时吧。。。

我在调试从简历提取硕士学校的代码时,报告JVM只能启动一次的错误。我知道pyhanlp在import时会调用jpype.startJVM(),并误以为Stanfordnlp也依赖jpype(实际上不依赖,代码里是先启动了一个Java服务端进程,再用python代码与之通信),就尝试了以下的方法:

最后我发现和pyhanlp冲突的是之前用来尝试提取正文,import语句已经变灰的boilerpipe,删掉就好了。。。

感想

这个课题前后做了一个月,其实真正研究的时间除去国庆,剩下时间也只利用了一半吧。一直觉得近期我没有很好地利用这些空闲时间,要努力做些以前想做未做、有意义的事。

完成这个课题的过程让我对问答系统有了基本的了解,熟悉了分词、命名实体识别、词向量等nlp的基本操作,接触了standfordnlp、jieba、pyhanlp、nltk等工具包。python编程方面也练了不少,多进程、tkinter、jpype等等。另外,我尝试使用virtualenv来管理python项目,它使代码和依赖包都集中在一起,不受干扰、方便移植。

我想,做这些课题,最有价值的是调研各个环节、针对具体情况设计研究方案,并解决落实方案中遇到的困难的过程,还有编程能力的一些锻炼。

接下来是调好基本信息提取器和实现、调试答案匹配模型的工作,很有意思,可惜课题在此要暂停了。

我还想吐槽一下python。调试器在计算表达式时可能会卡住、崩溃,对象也可能有动态属性,夹杂在一堆下划线的内部变量里,看得辛苦。作为动态类型语言,不用声明类型,脑子里却要关注着变量是什么类型,有哪些属性、方法,IDE常常推导不出来。没有类型声明,函数的参数、返回值也很迷,常要看文档、看代码,不像Java能见名见类型知义。pip等包管理器也不可靠,不时报错。而实际上,许多模块都是C++、Java写的,留给python的是简陋的接口和文档。“胶水语言”实在有几分贬义,表面的简单是以牺牲工程能力为代价的,不是能做胶水,而是某种意义上只能做胶水。可能是我没领悟到python思想,再多写写可能会适应吧。。

原文引用 大专栏  https://www.dazhuanlan.com/2019/08/27/5d64b4586e4a4/


标签:简历,python,pyhanlp,笔记,学校,学者,答案,jpype,问答
来源: https://www.cnblogs.com/petewell/p/11418196.html