KBQA-BERT

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基于知识图谱的问答系统，BERT做命名实体识别和句子相似度，分为online和outline模式

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# KBQA-BERT
## 基于知识图谱的问答系统，BERT做命名实体识别和句子相似度，分为online和outline模式

## Introduction
本项目主要由两个重要的点组成，一是**基于BERT的命名实体识别**，二是**基于BERT的句子相似度计算**，本项目将这两个模块进行融合，构建基于BERT的KBQA问答系统，在命名实体识别上分为online predict和outline predict；在句子相似度上，也分为online predict和outline predict，2个模块互不干扰，做到了高内聚低耦合的效果，最后的kbqa相当于融合这2个模块进行outline predict，具体介绍请见[我的知乎专栏](https://zhuanlan.zhihu.com/p/62946533)！

### ------------------------------------------- 2019/6/15 更新 ----------------------------------------  
**把过去一段时间同学们遇到的主要问题汇总一下，下面是一些FAQ：**  
  
**Q:** 运行run_ner.py时未找到dev.txt,请问这个文件是怎么生成的呢？  
**A:** 这一部分我记得当初是没有足够多的数据，我把生成的test.txt copy, 改成dev.txt了。  
  
**Q:** 你好，我下载了你的项目，但在运行run_ner的时候总是会卡在Saving checkpoint 0 to....这里，请问是什么原因呢？  
**A:** ner部分是存在一些问题，我也没有解决，但是我没有遇到这种情况。微调bert大概需要12GB左右的显存，大家可以把batch_size和max_length调小一点，说不定会解决这个问题！。  
  
**Q:** 该项目有没有相应的论文呢？  
**A:** 回答是肯定的，有的，送上 [**论文传送门**!](http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTotal-DLXZ201705041.htm)

**Q:** 数据下载失败，不满足现有数据？  
**A:** 数据在Data中，更多的数据在[**NLPCC2016**](http://tcci.ccf.org.cn/conference/2016/pages/page05_evadata.html) 和[**NLPCC2017**](http://tcci.ccf.org.cn/conference/2017/taskdata.php)。

**PS：这个项目有很多需要提高的地方，如果大家有好点子，欢迎pull，感谢！这段时间发论文找工作比较忙，邮件和issue没有及时回复望见谅！**
### ------------------------------------------- 2019/6/15 更新 ----------------------------------------  
### 环境配置

Python版本为3.6
    tensorflow版本为1.13
    XAMPP版本为3.3.2
    Navicat Premium12
    
### 目录说明

bert文件夹是google官方下载的
    Data文件夹存放原始数据和处理好的数据
        construct_dataset.py  生成NER_Data的数据
        construct_dataset_attribute.py  生成Sim_Data的数据
        triple_clean.py  生成三元组数据
        load_dbdata.py  将数据导入mysql db
    ModelParams文件夹需要下载BERT的中文配置文件：chinese_L-12_H-768_A-12
    Output文件夹存放输出的数据
    
    基于BERT的命名实体识别模块
    - lstm_crf_layer.py
    - run_ner.py
    - tf_metrics.py
    - conlleval.py
    - conlleval.pl
    - run_ner.sh
    
    基于BERT的句子相似度计算模块
    - args.py
    - run_similarity.py
    
    KBQA模块
    - terminal_predict.py
    - terminal_ner.sh
    - kbqa_test.py
    
 ### 使用说明
    
    - run_ner.sh
    NER训练和调参
    
    - terminal_ner.sh
    do_predict_online=True  NER线上预测
    do_predict_outline=True  NER线下预测
    
    - args.py
    train = True  预训练模型
    test = True  SIM线上测试
    
    - run_similarity.py
    python run一下就可以啦
    
    - kbqa_test.py
    基于KB的问答测试
  
 ### 实验分析  
 ![NER图](https://github.com/WenRichard/KBQA-BERT/raw/master/image/NER.jpg "分析图") 
 
 ![kb图](https://github.com/WenRichard/KBQA-BERT/raw/master/image/KB.png "分析图") 
 
 **Cite**     
如果你在研究中使用了KBQA-BERT，请按如下格式引用：

```
@software{KBQA-BERT,
  author = {ZhengWen Xie},
  title = {KBQA-BERT: Knowledge Base Question Answering based BERT},
  year = {2019},
  url = {https://github.com/WenRichard/KBQA-BERT},
}
```
 
 --------------------------------------------------------------
**如果觉得我的工作对您有帮助，请不要吝啬右上角的小星星哦！欢迎Fork和Star！也欢迎一起建设这个项目！**    
**有时间就会更新问答相关项目，有兴趣的同学可以follow一下**  
**留言请在Issues或者email  richardxie1205@gmail.com**

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