Objetivo

Contexto

• Esfuerzos desde los 60's (lexemas, parsers, gramáticas


• Meta: modelos que "entiendan"


• ¿Dónde estamos?


• Interés no sólo teórico sino comercial: Siri y Watson

• Lectura de comprensión automática es la habilidad de un programa de leer y entender documentos a un nivel tal de ser capaz de responder preguntas. 


• Retos son en dos direcciones: datasets y modelos.


• Datasets 'buenos' son esenciales: pequeños y realistas ([Richardson et al.2013) vs grandes pero sintéticos (Hermann et al.2015).


• Modelos deben tomar en cuenta el contexto del lenguaje

Preliminares

• Agradecimientos a Luis Román (ITAM), Siddha Ganju, Arwush Arwal , Salvador Medina, Matthias Grabmair, Eric Nyberg (CMU, LTI)

• Implementar un sistema que sea capaz de realizar lectura de comprensión automática sobre el dataset de SQuAD que mejore el estado del arte

• SQuAD [Rajpurkar et al.2016], está formado de +100K pares de pregunta-respuesta basados en +500 artículos de Wikipedia


• Las preguntas fueron hechas por humanos en plataforma de crowdsourcing


• Las respuestas son un segmento del párrafo asociado

• No hay un número fijo de respuestas


• Cualquier sucesión de palabras del párrafo es una posible respuesta


• Respuestas creadas por humanos: variedad, 99% son factoides

• [Hermann et al.2015] usó redes neuronales recurrentes con mecanismos de atención para predecir un sólo token


• Modelos sequence-to-sequence se han aplicado con éxito en datasets más grandes


• Memory networks no escalan bien  [Weston et al.2014] 


• [Rajpurkar et al.2016] propone el primer modelo sobre SQuAD


• F1 score de 51% vs 86.8 %


• Regresión logística con features a la medida

  Proyecto

• 99% de las preguntas son factoides

• Longitud de preguntas y respuestas

• Existe similaridad léxica entre pasajes del mismo artículo

• Se hizo un LDA para entender los temas persistentes


•  Variamos el número de palabras y el número de tópicos y se encontraron los siguientes tópicos persistentes:

• Embeddings extraen información sintáctica y léxica que permita encontrar relaciones semánticas 


• Se hicieron embeddings por palabra, oración y párrafo


• Se usó tanto Word2Vec como GloVe

• Cluster 2 identificó fechas, números y meses.
• Cluster 4 deportes y música
• Cluster 5  política, reyes y reinos

• Adaptados la red convolutional propuesta por [Severyn and Moschitti2015]


• Encontrar la oración que tiene la mayor probabilidad de contener la respuesta

• Red convolucional para rankear las oraciones:

1. Aprender una representación óptima de pregunta-oración
2. Aprender una función de similaridad entre pregunta oración 

• BM25 y Jaccard similarity

• Results

• Idea: Usar features que extraigan  features que extraigan la estructura léxica, sintáctica y semántica de la oración, pregunta y respuesta para entrenar un clasificador

• Para cada palabra de la oración escogida, se obtiene:

• Results

• Final results

• Ejecución End-to-end
• Model training
• Model testing
• Interactive Mode

Conclusiones

• Se hizo análisis exploratorio sobre SQuAD


• Se probaron varios métodos de embeddings


• No se logró mejorar el resultado de Stanford


• Se diseñó un pipeline cuya modularidad permite desarrollar y probar modelos por partes, así como combinar sus resultados


• Se implementó dicho pipeline