语音助手——问答型助手架构和设计_手机语音助手系统架构

        这一章我们来看一下问答型助手中的架构和设计，什么是问答型助手呢？就是主要指知识问答型，用来回复用户的问题，而不是用来操作设备，比如智能客服。

问答型助手类型

        问答型助手一般有IRQA、KBQA（又叫KGQA）、MRCQA。

1. IRQA：即基于检索的问答，即在问答库中检索用户问题进行回复，这要求存在和用户问题匹配的FQA对，FQA对可以是人工生成或者经过人工审核过的。适用于能够被FQA中Q匹配的问题，优点是回答的覆盖率较高（在FQA对比较全的情况下），即使对于FQA库中不包含的问题，也可以给出一个语义最相近的回答。但是缺点在于需要做专门模型来对FQA库过滤和排序，才可以找到最相近的QA对。
2. KBQA：基于知识图谱的问答，知识图谱如下图：

   

   当知识图谱中存在和用户问题相匹配的内容时，就可以用KBQA来做，比较适合回答一些需要经过一定KB推理才可以回答的问题。但是缺点在于KB的构建成本较高。
3. MRCQA：即基于阅读理解的问答，当问题询问的答案在已知文本中出现过，并且是文本中连续出现的片段时，就可以用MRCQA来做，优点是文本比较容易获取，比如百度文库、维基百科等都是优质内容来源，当用户询问的问题是其中的知识时，可以使用MRCQA来寻找答案。但是这个需要大量训练数据来训练阅读理解模型。

        不同的QA类型各有优劣，在一个问答型助手中，往往是其组合体。下面我们来看一下一个问答型助手的整体架构。

问答型助手整体架构

        一般业务中落地的问答型助手，会融合IRQA、KBQA、MRCQA为一体，如下图：

 

 

        来按照顺序看一下，干预层和QU层这里不多解释，前面的章节有讲到其作用。

        场景分类模块会将用户query分类，分类为特定领域问答、通用问答、非问答。特定领域问答指我们专门搭建过的问答库，问答库中均为指定领域内的内容，比如手机相关领域、汽车相关领域、星座相关领域等，其答案质量会比较高，专业性强。通用问答指比较泛的问答库，其里面的内容没有经过特意整理，可能是从各个地方收集汇总到的问答对。非问答顾名思义，即用户并非询问助手问题，可能是让助手执行某个操作，也可能是和助手进行闲聊，这都不是问答型助手需要处理的内容，需要给出不支持的回复。

        命中了特定领域问答或者通过问答后，则进入QA部分，分为KBQA、IRQA、MRCQA。

        KBQA需要在知识图谱中检索答案，因此需要用到图数据库来存储知识图谱内容，目前用到较多的时neo4j，它是一个高性能的,NOSQL图形数据库，它将结构化数据存储在网络上而不是表中，可以使用类似SQL语句来进行检索。所以这里的关键就在于如何基于用户query得到查询SQL语句进行图检索。一般可以有两种方式：基于模板的语义解析与基于复述的语义解析。

        基于模板的语义解析，即预先设定一些查询模板，比如：属性查询模板、关系查询模板、最值查询模板等。对于用户query，通过分类匹配到对应的查询模板，然后抽取query中的实体，填充到模板中，生成查询实例。这种方式基于子图结构查询，查找到的答案准确率较高，但是实体、关系识别部分的误差会导致查询模板匹配的召回率不高。

        基于复述的语义解析，则是预先生成标准问法集，每个标准问答均对应一个查询实例。对于用户query，经过粗筛（比如ES检索），精排（learning to rank），得到语义最相近的标准问法，进而生成查询实例。这种方式基于相似问题匹配查询模板，召回率较高，但是需要构造大量的候选问题，匹配的准确率不高。

        IRQA需要在FQA库中查询问题和答案，一般是对于用户query，经过粗筛、精排得到语义最相近的标准问题后（一般为top_n），针对这top_n再使用语义匹配模型对问题和答案进行QA相关度匹配，找到和用户问题最相关的答案。

        IRQA和KBQA都需要预先构建KB库或者FQA库，这里需要大量的人工标注和处理的工作，相比而言，MRCQA则可以从相对原始的资历内容中检索答案。一般方式为对于已有的资历进行索引分类，对于用于query，通过语义匹配、分类等方式划定目标资料范围（比如某几篇文章），然后通过MRC模型在文章中检索答案。

        通过上述方式得到用户query的answer后，再通过NLG模块生成回复，就可以返回给用户了。关于IRQA、KBQA、MRCQA的具体实现，以及FQA、KB的构建部分，并非本章的主要内容，这里就不再展开讲了~