這是一篇關于多跳問答(multi-hop QA)任務的論文，不同于單跳QA，multi-hop QA任務下問題的答案需要對多個段落或篇章進行多跳推理。

然而，現(xiàn)有的相關工作仍舊存在一些挑戰(zhàn)與困難需要被進一步研究:

現(xiàn)有工作會使用類似信息檢索的思想來查找問題相關的段落，然后用MRC任務中類似的方法來找到問題的答案，但存在的問題是: 怎么將散落在不同語義粒度(段落、句子、實體)的信息聚合起來，用于問題答案和支撐事實發(fā)現(xiàn)的聯(lián)合預測;

為了更好地利用文中用于answer發(fā)現(xiàn)的evidence, 一些工作通過構建實體級別的圖結構來進行推理；然而，基于實體圖的方法能夠用于預測問題的答案，卻不能用于支撐事實的發(fā)現(xiàn)。

基于以上問題，作者設計了Hierarchical Graph Network (HGN)來進行multi-hop QA 任務，較之以往工作，它有以下三個特點:

具有四種類型的節(jié)點，分別是問題節(jié)點、段落節(jié)點、句子節(jié)點 和 實體節(jié)點，不同類型的節(jié)點可分別用于multi-hop QA下的不同步驟下的子任務中；

引入預訓練語言模型來學習文本的上下文表示，并得到節(jié)點的初始化表示，再通過圖網絡進一步更新節(jié)點表示；

由于問題的答案不一定是一個實體，因此在答案預測時引入 span prediction 來發(fā)現(xiàn)非實體的問題答案。

具體地，HGN模型由如下部分構成:

Graph Construction Module: 分層圖構建模塊，包括三個步驟: 通過title matching 選擇與問題相關的段落、發(fā)現(xiàn)段落中能夠提供指向其他段落證據(jù)的實體、句子，基于以上兩邊得到了圖中所需的節(jié)點，再根據(jù)規(guī)則在節(jié)點之間添加上連邊。

Context Encoding Module：使用Roberta和BiLSTM對文本進行編碼，得到問題節(jié)點、段落節(jié)點、句子節(jié)點的初始表示。

Graph Reasoning Module：使用圖注意力機制在節(jié)點之間進行信息傳遞，更新節(jié)點的表示。

Multi-task Prediction Module：分步進行如下三個子任務: 基于段落節(jié)點的段落選擇、基于句子節(jié)點的支撐事實預測、以及基于實體節(jié)點答案預測 以及基于上下文表示和span prediction的非entity答案預測。

作者使用HGN模型在HotpotQA 數(shù)據(jù)集上進行實驗，在兩種任務設置下，都在Answer Prediction與Support Fact Prediction的聯(lián)合任務上都取得了sota效果。

最后，作者又進行了一系列的分析，包括誤差分析、消融實驗、不同預訓練模型對實驗結果的影響以及HGN在不同推理類型下的性能。

責任編輯：xj

原文標題：【每日一讀】EMNLP2020: 面向多跳問答的分層圖網絡

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