自然语言处理 Paddle NLP - 结构化数据问答-理论
NLP问答任务
相似度和规则匹配，都是早期的方法，现在主流的方法，都是基于生成的方法
结构化数据问答，有两种形式，一种是知识图谱形式、一种是关系型数据库形式。
主要应用在企业中，减少销售的成本
应用于商业智能，用于报告生成，解放了财务能力，降低人力成本
结构化数据问答任务
结构化数据问答：基于给定的结构化知识库和自然语言问题，给出问题对应的答案
任务能力：
- 推理能力：基于现有知识推理/计算给出答案，E.g. OPPOA93比魅族18贵多少呀
- 输出结果可解释：输出知识库查询语句
结构化形式存储，不尽存储了问题的知识和答案，这种存储有利于推理和计算
结构化问答能够输出查询语句，是人类可读可理解的，相对于其它问答形式，这种是可控的。
表格问题中，一般用语义解析技术（Text-to-SQL）
表格问答：核心技术，将自然语言问题转成数据库上可执行的SQL查询语句
两大功能：
- SQL解析功能：比较关键，是表格问答的核心技术，如何将自然语言转成可查询的SQL语句
- SQL执行功能
评估方法
常用的有两种，这两种是不等价的。
- 精确匹配正确率：评估生成的SQL的正确率，预测SQL与标准SQL相等的问题占比
- 执行正确率：评估答案正确率，执行预测SQL获得正确答案的问题占比
分母是问题集合大小N，预测的SQL和标准的SQL相等的问题数量，在判断相等的时候会忽略顺序的影响
问题
这种方式和第一种相比，分子是通过答案相比，这两种方式是不等价的。
- 精确匹配正确率：针对同一个问题，有不同的SQL写法，而且SQL都是正确的，这种情况下。如果使用第一种评估方式，标准的SQL只是正确写法中的一个，使用这种方式会漏掉一些正确的结果。导致评估的结果会偏低，这种情况就比较适合使用第二种方式（评估答案准确率）
- 执行正确率：数据库的不完毕性，有些问题是没有答案的，这样的话，就导致正常的SQL没有答案，错误的SQL也没有答案，按答案判断两种情况都是正常的。这样会导致评估结果会偏高
在实际应用在选择评估方式时，
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- 看选择的测试数据，提供了哪些信息，有没有提供SQL、答案，
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- 实际应用更关注哪个指标，是关注SQL正常，还是更关注答案
数据集
一般是按数据集化分，要么问题在训练集中，要么在测试集中，多领域是按数据库划分的，在一个数据集中
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多领域(cross-domain)：训练/测试集使用的数据库是否相同或交叉，数据集是包含多个数据库的，每个数据库有一个领域，每个领域有一个或多个数据库，数据集划分时，是按训练集、测试集划分的。一个数据库所有的问题，只能属于一个集合，要么属于训练集，要么属于测试集。这会导致测试集中的数据库和问题，在训练集中是没有见过的。多领域化分，是用来划分模型的泛化性。同时也给任务带来很大的挑战
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单/多表(multi-table)：构成数据库的表的数量，多表涉及到表的检索，一张表为单表，涉及多张表的表示多表
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简单/复杂：从SQL角度评估，是否包含高级从句、集合操作、嵌套等，简单 SQL只包含SELECT WHERE(答案、条件)，复杂：有可能包含排序、分组、集合操作
CSpider 数据库是英文，问题是中文
主流学习方式
基于规则的方式，已经不用了，主流的有以下两种
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有监督方法：以生成的SQL是否正确，来指导模型的学习，这种学习方法依赖于标准数据，由于正确的SQL语句标注比较困难
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弱监督方法：给出数据库问题，以及问题对应的答案，标注答案要比标注SQL相对容易很多，在这情况下，SQL是中间输出，会以答案指导SQL的生成，能够输出正常答案的SQL就是正确的。这种需要在整个数据库中去搜索合理或正常的正确语句，搜索空间比较大。这种方式比较适合简单的数据集，复杂的数据集很难执行下去。
https://github.com/salesforce/WikiSQL
为了各类数据集都适用，后面都是基于有监督方法的介绍
encode-decoder 中英文翻译，中文句子翻译成英文句子，
encode 把中文句子映射到表示空间上，完成编码的作用
decode 从表示空间上，解码出对应的英文句子
从下往上看，把多输入进行拼接，自然语言和DB Schema 的拼接，将拼接输入给 Encoder 编码器，解码器按顺序输出每个元素，直到遇到结束符，最终生成序例（SQL语句）
Decode 引入了两个开关，generate、copy 多领域数据集在划分训练集和测试集时，是按数据库进行化分的，测试集中的一些问题在训练集中没有见过，如何在生成的时候把这些没有见过的生成出来。输出信息，应该包含在输入定义的 db schema 信息中，这时候就可以把定义的输入信息copy到输出信息中。
对于 SQL 关键词，是生成的，数据库和问题中的元素是copy的
Text-to-SQL任务挑战
领域泛化：测试集中数据库未在训练集中出现过
输出结构化：生成的SQL语句在数据库上可执行，即满足数据库结构、SQL语法
Text-to-SQL实例
解决方案
编码：Relation-awarerepresentation 利用匹配关系强化编码方式
解码：Grammar-baseddecoder 利用语法解码，保证生成的SQL是满足语法的
Encode => 隐式表示 => Decode
输入部分仍然是自然语言+Schema的拼接，在这边为了更好的识别条件值，增加了条件值的一个拼接，
使用基础的编码器，对数据进行一个表示，得到一个隐式表示，
在基础编码器上，又增加了一个 Relation-aware Transformer Encoder：用匹配关系增强表示，
接下来在Decode中引入了 Grammar-based Decoder 语法解码，这种解码不是在每次输出时输出一个个元素，而是输出的一个语法序列。
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP/tree/develop/examples/text_to_sql
SchemaLinking
自然语言和数据库Schema进行匹配映射，把匹配信息构成匹配关系矩阵，这个矩阵作为后面模块的输入，
先对自然语言进行分词
问题中的每个词与DB Schema中的成分进行匹配，标注出匹配方式和程度，构建出关系矩阵，颜色表示匹配关系，不同的颜色表示不同的关系
Encoding–BasicEncoder
- 基础编码：把输入映射到隐式空间的过程
Dataprocess：text2sql/dataproc/ernie_input_encoder_v2.py中类ErnieInputEncoderV2
Encoder：third/ERNIE或PaddleNLP：from paddlenlp.transformersimport BertModel
Encoding–Relation-awareEncoder
- 匹配关系增强编码：利用SchemaLinking 中建立起来的关系矩阵，来指导编码，进而强化编码，
学习输入中的每个词对目标词的权重，
输入自然语言和DB Schema进行拼接，
权重越大，对目标词的影响越大
1:08:40
Decoding
- 语法解码：解码过程种通过语法生成语法序列，保证语法的合理性
- 基于Copy机制的解码：对应的元素是数据库元素时，利用copy机制
Grammar-basedDecoder
基本思想：根据SQL语法设定上下文无关文法，将SQL生成看作文法序列生成，即文法选择过程
不再生成单独的 query元素，而是生成符合SQL语言的语法，最后生成的语法序列是可以构成 sql query的。
是经过领域泛化的，换一个库不需要重新标注，除非需要很高的准确率。
应用实例演示：https://ai.baidu.com/unit/v2/innovationtec/kbqa/skilllist