├── README.md ├── bidaf.py ├── config.py ├── data_processor.py ├── dataset └── origin │ ├── scheme.xlsx │ ├── synonyms.txt │ ├── test1.xlsx │ ├── train.xlsx │ └── triples.txt ├── generate_kg.py ├── generate_qa_pair.py ├── generate_vocab.py ├── main.py ├── path_env.py ├── postprocessor.py ├── requirements.txt ├── run.sh └── run_model.py /README.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | # Operator_QA_Based_KB 2 | 阿里天池赛：CCKS2021 运营商知识图谱推理问答 3 | ### 赛题链接：https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/531904/introduction 4 | ### 算法思路：https://zhuanlan.zhihu.com/p/446180276 5 | ### 运行环境：python 3.8 + pip -r requirements.txt 6 | ### 使用方法：bash run.sh 7 | ### 队名：烤年糕配黄豆粉 8 | ### 结果：f1=87% 9 | ### 排名：23/49/431 10 | -------------------------------------------------------------------------------- /bidaf.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | # -*- coding: utf-8 -*- 2 | """ 3 | Bidaf魔改 4 | @author: 5 | """ 6 | import torch 7 | import torch.nn as nn 8 | import torch.nn.functional as F 9 | 10 | # 保证每次运行生成的随机数相同 11 | torch.manual_seed(123) 12 | torch.cuda.manual_seed(123) 13 | 14 | class WordEmbedLayer(nn.Module): 15 | def __init__(self, vocab_size, embed_size, pretrained=None): 16 | super(WordEmbedLayer, self).__init__() 17 | if pretrained is not None: 18 | self.word_embed = nn.Embedding.from_pretrained(pretrained, freeze=True) 19 | else: 20 | self.word_embed = nn.Embedding(vocab_size, embed_size) 21 | 22 | def forward(self, x): 23 | # x: [batch_size, seq_len] 24 | out = self.word_embed(x) # [batch_size, seq_len, embed_size] 25 | return out 26 | 27 | 28 | class ContextualEmbedLayer(nn.Module): 29 | def __init__(self, embed_size, hidden_size, dropout=0.2): 30 | super(ContextualEmbedLayer, self).__init__() 31 | self.bilstm = nn.LSTM(input_size=embed_size, 32 | hidden_size=hidden_size, 33 | bidirectional=True, 34 | batch_first=True, 35 | dropout=dropout 36 | ) 37 | 38 | def forward(self, x, lengths): 39 | # x: [batch_size, seq_len, embed_size] 40 | sorted_len, sorted_idx = torch.sort(lengths, descending=True) 41 | sorted_x = x[sorted_idx.long()] 42 | _, ori_idx = torch.sort(sorted_idx) 43 | 44 | packed_x = nn.utils.rnn.pack_padded_sequence(sorted_x, sorted_len.long().cpu().data.numpy(), batch_first=True) 45 | packed_out, (h_n, c_n) = self.bilstm(packed_x) 46 | out, _ = nn.utils.rnn.pad_packed_sequence(packed_out, batch_first=True) 47 | out = out[ori_idx.long()] 48 | return out # [batch_size, seq_len, hidden_size*2] 49 | 50 | 51 | class AttentionFlowLayer(nn.Module): 52 | def __init__(self, hidden_size): 53 | super(AttentionFlowLayer, self).__init__() 54 | self.alpha = nn.Linear(6*hidden_size, 1) 55 | self.beta = nn.Linear(hidden_size*8, hidden_size*8) 56 | 57 | def forward(self, context, query): 58 | # context: [batch_size, c_seq_len, hidden_size*2] 59 | # query: [batch_size, q_seq_len, hidden_size*2] 60 | batch_size = context.size(0) 61 | c_seq_len = context.size(1) 62 | q_seq_len = query.size(1) 63 | 64 | context = context.unsqueeze(2) 65 | query = query.unsqueeze(1) 66 | _context = context.expand(-1, -1, q_seq_len, -1) # [batch_size, c_seq_len, q_seq_len, hidden_size*2] 67 | _query = query.expand(-1, c_seq_len, -1, -1) # [batch_size, c_seq_len, q_seq_len, hidden_size*2] 68 | 69 | c_q = torch.mul(_context, _query) # [batch_size, c_seq_len, q_seq_len, hidden_size*2],逐元素相乘 70 | cat1 = torch.cat((_context, _query, c_q), dim=-1) 71 | S = self.alpha(cat1) 72 | S = S.squeeze() # [batch_size, c_seq_len, q_seq_len] 73 | 74 | query = query.squeeze() 75 | c_q_atten_w = F.softmax(S, dim=-1) 76 | query_hat = torch.bmm(c_q_atten_w, query) # [batch_size, c_seq_len, hidden_size*2] 77 | 78 | context = context.squeeze() 79 | q_c_atten_w = F.softmax(torch.max(S, dim=2)[0], dim=1).unsqueeze(1) # [batch_size, 1, c_seq_len] 80 | context_hat = torch.bmm(q_c_atten_w, context) # [batch_size, 1, hidden_size*2] 81 | context_hat = context_hat.expand(-1, c_seq_len, -1) # [batch_size, c_seq_len, hidden_size*2] 82 | 83 | context_query_hat = torch.mul(context, query_hat) # [batch_size, c_seq_len, hidden_size*2] 84 | context_context_hat = torch.mul(context, context_hat) # [batch_size, c_seq_len, hidden_size*2] 85 | cat2 = torch.cat((context_hat, query_hat, context_query_hat, context_context_hat), dim=-1) 86 | out = self.beta(cat2) # [batch_size, c_seq_len, hidden_size*8] 87 | 88 | return out 89 | 90 | 91 | class OutputLayer(nn.Module): 92 | def __init__(self, hidden_size, num_classes, dropout=0.2): 93 | super(OutputLayer, self).__init__() 94 | self.bilstm = nn.LSTM(input_size=hidden_size*8, 95 | hidden_size=hidden_size, 96 | bidirectional=True, 97 | batch_first=True, 98 | dropout=dropout 99 | ) 100 | self.liner = nn.Linear(hidden_size*2, num_classes) 101 | self.act_func = nn.Softmax(dim=1) 102 | 103 | def forward(self, x, lengths): 104 | # x: [batch_size, c_seq_len, hidden_size*8] 105 | sorted_len, sorted_idx = torch.sort(lengths, descending=True) 106 | sorted_x = x[sorted_idx.long()] 107 | _, ori_idx = torch.sort(sorted_idx) 108 | 109 | packed_x = nn.utils.rnn.pack_padded_sequence(sorted_x, sorted_len.long().cpu().data.numpy(), batch_first=True) 110 | packed_out, (h_n, c_n) = self.bilstm(packed_x) 111 | out, _ = nn.utils.rnn.pad_packed_sequence(packed_out, batch_first=True) 112 | out = out[ori_idx.long()] 113 | 114 | out = F.avg_pool2d(out, kernel_size=(out.size(1), 1)) 115 | out = out.squeeze(dim=1) #[batch, hidden_size] 116 | out = self.liner(out) 117 | out = self.act_func(out) # [batch_size, num_classes] 118 | 119 | return out 120 | 121 | 122 | 123 | class BidafModel(nn.Module): 124 | def __init__(self, config): 125 | super(BidafModel, self).__init__() 126 | 127 | self.word_embed = WordEmbedLayer(config.vocab_size, config.embed_size) 128 | self.contextual_embed = ContextualEmbedLayer(config.embed_size, config.hidden_size) 129 | 130 | self.att_flow = AttentionFlowLayer(config.hidden_size) 131 | 132 | self.output_layer = OutputLayer(config.hidden_size, config.num_classes) 133 | 134 | def forward(self, context, query): 135 | """ 136 | context = (c_word, c_seq_len) 137 | query = (q_word, q_seq_len) 138 | c_word: [batch_size, c_seq_len] 139 | q_word: [batch_size, q_seq_len] 140 | c_seq_len, q_seq_len: [batch_size] 141 | """ 142 | c_word, c_seq_len = context 143 | q_word, q_seq_len = query 144 | 145 | c_embed = self.word_embed(c_word) # [batch_size, c_seq_len, embed_size] 146 | c_contextual_embed = self.contextual_embed(c_embed, c_seq_len) # [batch_size, c_seq_len, hidden_size*2] 147 | 148 | q_embed = self.word_embed(q_word) # [batch_size, q_seq_len, embed_size] 149 | q_contextual_embed = self.contextual_embed(q_embed, q_seq_len) # [batch_size, q_seq_len, hidden_size*2] 150 | 151 | G = self.att_flow(c_contextual_embed, q_contextual_embed) # [batch_size, c_seq_len, hidden_size*8] 152 | out = self.output_layer(G, c_seq_len) # [batch_size, c_seq_len, hidden_size*2] 153 | 154 | return out 155 | 156 | if __name__ == "__main__": 157 | from config import Config 158 | config = Config() 159 | model = BidafModel(config) -------------------------------------------------------------------------------- /config.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | # -*- coding: utf-8 -*- 2 | import torch 3 | 4 | class Config: 5 | def __init__(self): 6 | self.vocab_size = 3000 7 | self.embed_size = 32 8 | self.hidden_size = 32 9 | self.num_classes = 2 10 | 11 | self.device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") 12 | self.lr = 1e-3 13 | self.epochs = 20 14 | self.batch_size = 256 15 | self.dev_scale=0. # 切分训练集与验证集（因为数据量很少，所以设置了一个全为训练集的比例） 16 | -------------------------------------------------------------------------------- /data_processor.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | # -*- coding: utf-8 -*- 2 | import os 3 | import pandas as pd 4 | import json 5 | import numpy as np 6 | import random 7 | 8 | class DataProcessor: 9 | def load_train(self, path): 10 | with open(path) as fp: 11 | data_list = json.load(fp) 12 | return data_list 13 | 14 | def load_vocab(self, path): 15 | word2index = dict() 16 | with open(path, "r") as fp: 17 | for idx, line in enumerate(fp.readlines()): 18 | word = line.strip() 19 | word2index[word] = idx 20 | return word2index, idx+1 21 | 22 | def load_train_data(self, train_path, vocab_path, max_len=200): 23 | word2index, vocab_size = self.load_vocab(vocab_path) 24 | data_list = self.load_train(train_path) 25 | contexts = [] 26 | queries = [] 27 | labels = [] 28 | for data in data_list: 29 | label_idx = data["label"] 30 | label = [0, 0] 31 | label[label_idx] = 1 32 | labels.append(label) 33 | 34 | context = data["query"] 35 | context_feature = [] 36 | words = list(context) # 文本太短，直接分字 37 | for word in words: 38 | if word in word2index: 39 | context_feature.append(word2index[word]) 40 | else: 41 | context_feature.append(word2index[""]) 42 | if len(context_feature) == max_len: 43 | break 44 | context_feature = context_feature + [word2index[""]] * (max_len - len(context_feature)) 45 | contexts.append(context_feature) 46 | 47 | query = data["ans"] 48 | query_feature = [] 49 | words = list(query) 50 | for word in words: 51 | if word in word2index: 52 | query_feature.append(word2index[word]) 53 | else: 54 | query_feature.append(word2index[""]) 55 | if len(query_feature) == max_len: 56 | break 57 | query_feature = query_feature + [word2index[""]] * (max_len - len(query_feature)) 58 | queries.append(query_feature) 59 | 60 | return contexts, queries, labels, vocab_size 61 | 62 | 63 | def create_train_set(self, train_path, vocab_path, batch_size=64, dev_scale=0.): 64 | def get_batchs(num, batch_size): 65 | idxs = [i for i in range(num)] 66 | batch_first_idx = np.arange(start=0, stop=num, step=batch_size) 67 | np.random.shuffle(idxs) 68 | batches = [] 69 | for first_idx in batch_first_idx: 70 | batch = [idxs[i] for i in range(first_idx, min(first_idx+batch_size, num))] 71 | batches.append(batch) 72 | return batches 73 | if not os.path.exists(vocab_path): 74 | self.create_vocab(train_path, vocab_path) 75 | contexts, queries, labels, vocab_size = self.load_train_data(train_path, vocab_path) 76 | 77 | batches = get_batchs(len(contexts), batch_size) 78 | train_set = [] 79 | dev_set = [] 80 | for batch in batches: 81 | batch_context = [] 82 | batch_query = [] 83 | batch_label = [] 84 | for idx in batch: 85 | batch_context.append(contexts[idx]) 86 | batch_query.append(queries[idx]) 87 | batch_label.append(labels[idx]) 88 | if (random.random() > dev_scale): 89 | train_set.append((batch_context, batch_query, batch_label)) 90 | else: 91 | dev_set.append((batch_context, batch_query, batch_label)) 92 | return train_set, dev_set, vocab_size 93 | 94 | def load_infer_data(self, infer_path, kg_path, vocab_path, max_len=200): 95 | word2index, vocab_size = self.load_vocab(vocab_path) 96 | df = pd.read_excel(infer_path, keep_default_na=False) 97 | contexts = [] 98 | queries = [] 99 | ids = [] 100 | c_ids = [] 101 | with open(kg_path) as fp: 102 | candidates = json.load(fp)["candidates"] 103 | 104 | for idx, row in df.iterrows(): 105 | q_id = row["id"] 106 | context = row["query"] 107 | for c_idx, query in enumerate(candidates): 108 | c_ids.append(c_idx) 109 | ids.append(q_id) 110 | context_feature = [] 111 | words = list(context) 112 | for word in words: 113 | if word in word2index: 114 | context_feature.append(word2index[word]) 115 | else: 116 | context_feature.append(word2index[""]) 117 | if len(context_feature) == max_len: 118 | break 119 | context_feature = context_feature + [word2index[""]] * (max_len - len(context_feature)) 120 | contexts.append(context_feature) 121 | 122 | query_feature = [] 123 | words = list(query) 124 | for word in words: 125 | if word in word2index: 126 | query_feature.append(word2index[word]) 127 | else: 128 | query_feature.append(word2index[""]) 129 | if len(query_feature) == max_len: 130 | break 131 | query_feature = query_feature + [word2index[""]] * (max_len - len(query_feature)) 132 | queries.append(query_feature) 133 | return contexts, queries, ids, c_ids, vocab_size 134 | 135 | 136 | def create_infer_set(self, infer_path, kg_path, vocab_path, batch_size=64): 137 | def get_batchs(num, batch_size): 138 | idxs = [i for i in range(num)] 139 | batch_first_idx = np.arange(start=0, stop=num, step=batch_size) 140 | batches = [] 141 | for first_idx in batch_first_idx: 142 | batch = [idxs[i] for i in range(first_idx, min(first_idx+batch_size, num))] 143 | batches.append(batch) 144 | return batches 145 | 146 | contexts, queries, ids, q_ids, vocab_size = self.load_infer_data(infer_path, kg_path, vocab_path) 147 | 148 | batches = get_batchs(len(contexts), batch_size) 149 | infer_set = [] 150 | for batch in batches: 151 | batch_context = [] 152 | batch_query = [] 153 | batch_ids = [] 154 | batch_q_ids = [] 155 | for idx in batch: 156 | batch_context.append(contexts[idx]) 157 | batch_query.append(queries[idx]) 158 | batch_ids.append(ids[idx]) 159 | batch_q_ids.append(q_ids[idx]) 160 | infer_set.append((batch_context, batch_query, batch_ids, batch_q_ids)) 161 | 162 | return infer_set, vocab_size 163 | -------------------------------------------------------------------------------- /dataset/origin/scheme.xlsx: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/xiaobaicxy/Operator_QA_Based_KB/46ab06836c4d04d86f1b3c8a6f45bb0937fdde74/dataset/origin/scheme.xlsx -------------------------------------------------------------------------------- /dataset/origin/synonyms.txt: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | 车主服务 无 2 | 语音信箱 语言留言服务|普通电话信箱|电话信箱|留言信箱|语音留言|留言服务 3 | 139邮箱 邮箱|手机邮箱|移动139邮箱|20元邮箱| 4 | 北京移动plus会员 移动plus|会员plus|普拉斯|plus|北京移动会员|plus会员 5 | 彩铃 手机彩铃|彩铃功能|采玲|给对方听的铃音|视频彩铃|彩铃服务|彩铃业务|彩铃diy|彩铃|来电铃声 6 | 和彩印 个性化屏显业务 7 | 和彩云 云存储|移动云|移动网盘|个人网盘 8 | 和留言 语音留言|3元留言包|和留言年包 9 | 来电提醒 关机提醒|关机不在服务区|关机没信号的短信|关机没网络提醒|漏话提醒|漏话通知|未接来电提醒|关机没网络信号时|主叫发短信的业务 10 | 天气预报 天气提醒|查询天气|包月天气|气象服务|气象年包服务|10元包年天气|天气预报年包|年套餐天气|包年气象服务|天气服务 11 | 和爱车黄金会员 和爱车业务|车友助理 12 | 短信回执 短信发送报告|短信发送提醒 13 | 亲友团 代扣话费|代付费用|手机号代付费用 14 | 全国亲情网 全国亲情号|亲情号|亲情号码|亲情网业务|外省亲情号|亲情号码增加|加入亲情网|亲情网|请亲号|全国亲情卡|互打免费电话|亲情套餐|亲情通话|家庭网亲情版|家庭亲情通话|亲情通|亲情通业务|亲情省 15 | 通话圈 家庭计划|好友计划|家庭计划套餐|家庭计划年包|家庭亲情号|家庭计划副卡|家庭计划成员|家庭成员互打免费 16 | 和家庭分享 和家庭成员|家庭成员|家庭号码|家庭成员怎么添加|家庭成员怎么加|和家庭|家庭亲情号|家庭流量共享|亲情号共享流量|家庭亲情网 17 | 车主小秘书24元年套餐 无 18 | 互联网智能语音遥控器 智能遥控器|语音遥控器|宽带遥控器 19 | 固话业务 固话 20 | 互联网电视 移动电视盒子|移动机顶盒|忘了电视|机顶盒|魔百和|魔百盒热剧vip连续包月|魔百盒 21 | 花季守护业务 花季守护 22 | 权益超市 无 23 | 纯权益产品 无 24 | 移动特色权益产品 无 25 | 超市会员产品 无 26 | 花一惠一营销活动 花一惠一|花一惠 27 | 畅享套餐升档信用购活动 升档信用购 28 | 新惠享流量券活动 惠享流量|20元20gb惠享流量|惠享券活动|惠享券|惠享卷|27个月的流量|新30元惠享40G流量券|20元20gb惠享流量卷|慧想流量|流量享惠包|20元20g惠享|新惠享流量券|惠享流量券 29 | 全网优惠享特权活动 全网优惠享特权|全网优享活动|享特权活动|全国优惠享 30 | 全网普惠得流量活动 全网普惠送流量|全网普惠的流量|普惠的流量|普惠流量|普惠|全网享优惠活动|全网普惠业务 31 | 签到翻牌子 翻牌子|签到翻牌子活动 32 | 1元10gb特惠体验券活动 无 33 | 幸运好礼星期三活动 周三抽流量活动 34 | 加量不加价活动 流量升档|50升70|30升50|流量月包升档|月包升档活动 35 | 5g套餐升档折扣活动 无 36 | 签到奖励活动 每天签到 37 | 畅享套餐首充活动 无 38 | 和家庭优惠活动 无 39 | 和家庭免费赠送号卡活动 无 40 | 全球通焕新优享活动 领国际流量|免费领三天国际流量|免费领国际流量|换新活动 41 | 全球通套餐赠送国际长途语音包活动 赠送国际长途分钟数活动 42 | 移动王卡福利二选一活动 王卡二选一|二选一活动|王卡福利|网卡二选一|福利二选一|移动王卡福利二选一 43 | 移动王卡首充赠费活动 首充50元送话费|首充50送50|大王卡送话费|王卡优惠返话费|充50送50|移动王卡畅享版首充50送50方案 44 | 校园卡活动 200打一年|2018年校园迎新|2019年校园活动|2018版校园活动|300打两年|两百打一年|300打2年|打两年300|校园300打一年|校园300打两年|2020年的校园套餐|2020校园套餐|2020北京校园卡|200打一年续约|五百打两年|开学季活动 45 | 天天做任务活动 流量树|做任务|种树的游戏 46 | 承诺畅享套餐抵减套餐费活动 减免套餐费活动 47 | 云邮包活动 无 48 | 流量拼go活动 流量拼单|流量拼团|拼团流量包|流量拼购 49 | 1元5gb流量券 贴心流量券|1元5g流量|1元5gb流量包 50 | 北京移动plus会员权益卡 无 51 | 承诺低消优惠话费活动 消费送礼|承诺低消活动|普惠套餐|承诺低消优惠活动|12个月得流量|38元全网普惠|18元全网普惠|承诺消费补差 52 | 全国亲情网功能费优惠活动 亲情网免费 53 | 畅享套餐促销优惠活动 78元无限流量套餐|畅享套餐促销优惠 54 | 2019充值短信优惠活动 充值短信优惠套餐|短信充值优惠|2019短信充值优惠|充值短信优惠活动|充值赠送500条短信 55 | 加社区通信管家得礼包活动 666 56 | 新畅享套餐升档优惠活动 套餐升档活动|畅享套餐升档优惠|畅享套餐升档 57 | 移动王卡惠享合约 无 58 | 砍价得好礼活动 无 59 | 天天赢2GB活动 赢2GB活动|流量助力|助力赢2GB活动|天天赢2G|做任务赢好礼 60 | 移动乐享惠活动 无 61 | 流量福袋活动 福袋|福袋流量|10元10GB|10元10G 62 | 入网首充赠礼营销活动 无 63 | 精灵卡首充优惠活动 无 64 | 年货节活动介绍 年货|年货福利|年货福袋奖励 65 | 1元黄金会员活动 无 66 | 新春营销活动 无 67 | 全球通礼遇活动 无 68 | 随心看会员合约版 腾讯视频|随心看合约版 69 | 新春五福活动 支付宝2021新春五福活动|支付宝五福活动|五福|新春五福|集福字|福卡|新春版花卡 70 | 移动花卡新春升级版 无 71 | 语音模组 模组套餐 72 | 流量模组 模组 73 | 畅享套餐 畅想包|移动畅想套餐|畅享包|移动畅享套餐|畅想套餐|畅想|组合套餐|59元套餐|108元畅销套餐|KTZXTC|KTCXZX|39元套餐|59元档|9元套餐|9元语音包 74 | 神州行5元卡 神州行5元月卡|5元卡|5元卡半年包|5元卡年包|半年30元|五元卡|60包一年|5元包月卡 75 | 4G飞享套餐升级版 飞享套餐|新飞58套餐|飞翔58元套餐|分享18套餐|飞享五八套餐|飞享|2019飞享套餐|新飞享|新飞翔|4g飞享套餐|4g飞享|最低|最便宜|4g8元卡|最底套餐|便宜|月租费少|保号套餐|18元套餐|38元套餐 76 | 88商旅套餐 商旅套餐|58元商旅套餐|128商旅套餐|商旅88元 77 | 家园卡欢乐套餐 郊区卡|家园卡|门头沟卡|大兴卡|通州卡|密云卡|房山卡|大众卡|北京郊区卡|欢乐套餐|家园套餐v2.0|欢乐优惠券 78 | 任我用套餐 无 79 | 神州行升级版标准卡 神b|神标 80 | 神州行畅听卡 长途套餐|长途流量100m|畅聊套餐|畅听年卡|畅听卡年包 81 | 万能副卡 副卡|副号|家庭副卡 82 | 畅享放心用套餐 任意用|任我享|畅想放心用|放心畅享包|无限量|流量畅销包|60元畅享流量包|80元畅享流量包|放心用|畅享放心用|无线流量套餐|无限流量|不限量 83 | 移动花卡 花呗卡|支付宝卡|淘宝卡|移动花卡宝藏版|花卡|花卡宝藏版|宝藏卡|宝藏卡套餐 84 | 移动王卡 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<流量日包> <档位介绍表> 2721 | <流量日包> <生效规则> <生效规则_51> 2722 | <流量日包> <结转规则> <结转规则_50> 2723 | <流量暖心包> <档位介绍表> 2724 | <流量暖心包> <生效规则> <生效规则_57> 2725 | <流量暖心包> <结转规则> <结转规则_56> 2726 | <流量月包> <叠加规则> <叠加规则_16> 2727 | <流量月包> <档位介绍表> 2728 | <流量月包> <生效规则> <生效规则_15> 2729 | <流量月包> <结转规则> <结转规则_14> 2730 | <流量模组> <使用范围> <使用范围_158> 2731 | <流量模组> <档位介绍表> 2732 | <流量福袋活动> <档位介绍表> 2733 | <流量福袋活动> <结转规则> <结转规则_136> 2734 | <牛卡> <使用范围> <使用范围_197> 2735 | <牛卡> <档位介绍表> 2736 | <牛卡> <档位介绍表> 2737 | <王者荣耀会员流量包> <使用范围> <使用范围_29> 2738 | <王者荣耀会员流量包> <档位介绍表> 2739 | <王者荣耀会员流量包> <结转规则> <结转规则_30> 2740 | <畅享套餐> <使用范围> <使用范围_156> 2741 | <畅享套餐> <封顶规则> <封顶规则_154> 2742 | <畅享套餐> <档位介绍表> 2743 | <畅享套餐> <结转规则> <结转规则_155> 2744 | <畅享套餐促销优惠> <封顶规则> <封顶规则_108> 2745 | <畅享套餐促销优惠> <生效规则> <生效规则_106> 2746 | <畅享套餐促销优惠> <结转规则> <结转规则_107> 2747 | <畅享套餐促销优惠活动> <档位介绍表> 2748 | <畅享套餐升档信用购活动> <档位介绍表> 2749 | <畅享套餐升档信用购活动> <生效规则> <生效规则_125> 2750 | <畅享套餐首充活动> <档位介绍表> 2751 | <畅享套餐首充活动> <生效规则> <生效规则_99> 2752 | <畅享放心用套餐> <封顶规则> <封顶规则_152> 2753 | <畅享放心用套餐> <档位介绍表> 2754 | <畅享放心用套餐> <档位介绍表> 2755 | <畅享放心用套餐> <档位介绍表> 2756 | <畅享放心用套餐> <档位介绍表> 2757 | <畅享放心用套餐> <生效规则> <生效规则_151> 2758 | <畅享放心用套餐> <结转规则> <结转规则_153> 2759 | <盖楼> <档位介绍表> 2760 | <盖楼> <生效规则> <生效规则_137> 2761 | <短信回执> <档位介绍表> 2762 | <短信回执> <档位介绍表> 2763 | <短信回执> <生效规则> <生效规则_73> 2764 | <砍价得好礼活动> <档位介绍表> 2765 | <砍价得好礼活动> <结转规则> <结转规则_133> 2766 | <神州行5元卡> <使用范围> <使用范围_165> 2767 | <神州行5元卡> <档位介绍表> 2768 | <神州行5元卡> <档位介绍表> 2769 | <神州行5元卡> <档位介绍表> 2770 | <神州行5元卡> <生效规则> <生效规则_166> 2771 | <神州行升级版标准卡> <使用范围> <使用范围_176> 2772 | <神州行升级版标准卡> <档位介绍表> 2773 | <神州行畅听卡> <使用范围> <使用范围_167> 2774 | <神州行畅听卡> <档位介绍表> 2775 | <神州行畅听卡> <档位介绍表> 2776 | <神州行畅听卡> <档位介绍表> 2777 | <神州行畅听卡> <生效规则> <生效规则_168> 2778 | <移动wlan套餐> <使用范围> <使用范围_37> 2779 | <移动wlan套餐> <封顶规则> <封顶规则_36> 2780 | <移动wlan套餐> <档位介绍表> 2781 | <移动wlan套餐> <档位介绍表> 2782 | <移动wlan套餐> <档位介绍表> 2783 | <移动wlan套餐> <档位介绍表> 2784 | <移动wlan套餐> <档位介绍表> 2785 | <移动wlan套餐> <档位介绍表> 2786 | <移动wlan套餐> <档位介绍表> 2787 | <移动wlan套餐> <结转规则> <结转规则_38> 2788 | <移动乐享惠活动> <档位介绍表> 2789 | <移动乐享惠活动> <结转规则> <结转规则_135> 2790 | <移动特色权益产品> <使用范围> <使用范围_84> 2791 | <移动特色权益产品> <档位介绍表> 2792 | <移动王卡> <使用范围> <使用范围_173> 2793 | <移动王卡> <档位介绍表> 2794 | <移动王卡> <档位介绍表> 2795 | <移动王卡> <档位介绍表> 2796 | <移动王卡> <档位介绍表> 2797 | <移动王卡> <结转规则> <结转规则_172> 2798 | <移动王卡惠享合约> <档位介绍表> 2799 | <移动王卡惠享合约> <结转规则> <结转规则_131> 2800 | <移动王卡福利二选一活动> <档位介绍表> 2801 | <移动王卡福利二选一活动> <生效规则> <生效规则_103> 2802 | <移动王卡福利二选一活动> <结转规则> <结转规则_104> 2803 | <移动王卡首充赠费活动> <档位介绍表> 2804 | <移动王卡首充赠费活动> <档位介绍表> 2805 | <移动王卡首充赠费活动> <生效规则> <生效规则_105> 2806 | <移动花卡> <使用范围> <使用范围_171> 2807 | <移动花卡> <档位介绍表> 2808 | <移动花卡> <结转规则> <结转规则_172> 2809 | <移动花卡新春升级版> <档位介绍表> 2810 | <签到奖励活动> <档位介绍表> 2811 | <签到奖励活动> <结转规则> <结转规则_91> 2812 | <签到翻牌子> <使用范围> <使用范围_146> 2813 | <签到翻牌子> <档位介绍表> 2814 | <精灵卡> <档位介绍表> 2815 | <精灵卡> <结转规则> <结转规则_196> 2816 | <精灵卡首充优惠活动> <档位介绍表> 2817 | <精灵卡首充优惠活动> <生效规则> <生效规则_139> 2818 | <纯权益产品> <使用范围> <使用范围_84> 2819 | <纯权益产品> <档位介绍表> 2820 | <芝麻卡> <使用范围> <使用范围_195> 2821 | <芝麻卡> <档位介绍表> 2822 | <芝麻卡> <结转规则> <结转规则_194> 2823 | <花一惠一营销活动> <档位介绍表> 2824 | <花一惠一营销活动> <生效规则> <生效规则_124> 2825 | <花季守护业务> <使用范围> <使用范围_84> 2826 | <花季守护业务> <档位介绍表> 2827 | <视频会员2GB通用流量7天包> <档位介绍表> 2828 | <视频会员2GB通用流量7天包> <档位介绍表> 2829 | <视频会员2Gb通用流量7天包> <生效规则> <生效规则_19> 2830 | <视频会员2Gb通用流量7天包> <结转规则> <结转规则_20> 2831 | <视频会员5GB通用流量7天包> <档位介绍表> 2832 | <视频会员5GB通用流量7天包> <档位介绍表> 2833 | <视频会员5GB通用流量7天包> <档位介绍表> 2834 | <视频会员5GB通用流量7天包> <档位介绍表> 2835 | <视频会员5GB通用流量加油包> <档位介绍表> 2836 | <视频会员5GB通用流量加油包> <档位介绍表> 2837 | <视频会员5Gb通用流量7天包> <生效规则> <生效规则_22> 2838 | <视频会员5Gb通用流量7天包> <结转规则> <结转规则_21> 2839 | <视频会员5Gb通用流量加油包> <生效规则> <生效规则_24> 2840 | <视频会员5Gb通用流量加油包> <结转规则> <结转规则_23> 2841 | <视频会员通用流量月包> <档位介绍表> 2842 | <视频会员通用流量月包> <档位介绍表> 2843 | <视频会员通用流量月包> <档位介绍表> 2844 | <视频会员通用流量月包> <结转规则> <结转规则_25> 2845 | <语音信箱> <档位介绍表> 2846 | <语音信箱> <档位介绍表> 2847 | <语音信箱> <生效规则> <生效规则_81> 2848 | <语音模组> <使用范围> <使用范围_157> 2849 | <语音模组> <档位介绍表> 2850 | <超市会员产品> <使用范围> <使用范围_84> 2851 | <超市会员产品> <档位介绍表> 2852 | <超市会员产品> <档位介绍表> 2853 | <车主小秘书24元年套餐> <使用范围> <使用范围_83> 2854 | <车主小秘书24元年套餐> <档位介绍表> 2855 | <车主服务> <使用范围> <使用范围_80> 2856 | <车主服务> <档位介绍表> 2857 | <通话圈> <使用范围> <使用范围_76> 2858 | <通话圈> <档位介绍表> 2859 | <通话圈> <档位介绍表> 2860 | <锦鲤卡> <使用范围> <使用范围_193> 2861 | <锦鲤卡> <封顶规则> <封顶规则_191> 2862 | <锦鲤卡> <档位介绍表> 2863 | <锦鲤卡> <结转规则> <结转规则_192> 2864 | <随心看会员> <使用范围> <使用范围_58> 2865 | <随心看会员> <档位介绍表> 2866 | <随心看会员合约版> <使用范围> <使用范围_144> 2867 | <随心看会员合约版> <档位介绍表> 2868 | -------------------------------------------------------------------------------- /generate_kg.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | import json 2 | import pandas as pd 3 | from path_env import FilePathConfig 4 | 5 | def generate_ans_type_candidates(data_path, ans_type_kg_path): 6 | # 根据训练集生成答案类型的候选集 7 | df = pd.read_excel(data_path, keep_default_na=False) 8 | ans_types = set() 9 | for idx, row in df.iterrows(): 10 | ans_types.add(row["答案类型"]) 11 | candidates = sorted(list(ans_types)) # 排序，防止每次运行的结果不一样 12 | dic = {"candidates": candidates} 13 | json_str = json.dumps(dic, indent=4, ensure_ascii=False) 14 | with open(ans_type_kg_path, "w") as fp: 15 | fp.write(json_str) 16 | 17 | def generate_attr_candidates(data_path, attr_kg_path): 18 | # 根据训练集生成属性的候选集 19 | df = pd.read_excel(data_path, keep_default_na=False) 20 | attrs = set() 21 | for idx, row in df.iterrows(): 22 | attr_names = list(row["属性名"].replace("｜", "|").replace("||", "|").split("|")) # replace，处理错误数据 23 | for name in attr_names: 24 | sub_name = name.split("-")[-1] 25 | attrs.add(sub_name) 26 | candidates = sorted(list(attrs)) 27 | dic = {"candidates": candidates} 28 | json_str = json.dumps(dic, indent=4, ensure_ascii=False) 29 | with open(attr_kg_path, "w") as fp: 30 | fp.write(json_str) 31 | 32 | def generate_ans_tree_from_train_set(data_path, ans_tree_path): 33 | # 根据训练集生成用于推理用户问题答案的知识树，后续会根据用户问题的属性+实体+约束属性值来推理出问题的答案 34 | df = pd.read_excel(data_path, keep_default_na=False) 35 | results = [] 36 | for idx, row in df.iterrows(): 37 | ans_type = row["答案类型"] 38 | if ans_type == "并列句": 39 | continue 40 | 41 | attr_name = row["属性名"] 42 | f_attr_name = attr_name.split("-")[-1] 43 | 44 | entity = row["实体"] 45 | 46 | c_attr_val = str(row["约束属性值"]).replace("｜", "|").replace("||", "|") 47 | c_attr_vals = [] 48 | if c_attr_val != "": 49 | c_attr_vals = c_attr_val.split("|") 50 | c_attr_vals.sort() # 排序，为了后续做相同判断 51 | 52 | answers = list(str(row["答案"]).replace("｜", "|").replace("||", "|").split("|")) 53 | ans = set(answers) 54 | 55 | not_find = True 56 | for result in results: 57 | if result["attr"] == f_attr_name and result["entity"] == entity and result["constraint"] == c_attr_vals: 58 | result["ans"].union(ans) 59 | not_find = False 60 | break 61 | 62 | if not_find: 63 | results.append( 64 | { 65 | "attr": f_attr_name, 66 | "entity": entity, 67 | "constraint": c_attr_vals, 68 | "ans": ans 69 | } 70 | ) 71 | 72 | for result in results: 73 | result["ans"] = list(result["ans"]) 74 | 75 | json_str = json.dumps(results, indent=4, ensure_ascii=False) 76 | with open(ans_tree_path, "w") as fp: 77 | fp.write(json_str) 78 | 79 | def generate_ans_tree_from_triples(triples_path, ans_tree_path, attr_kg_path): 80 | # 根据给定的triples生成拥有推理用户问题答案的知识树 81 | with open(attr_kg_path) as fp: 82 | attr_candidates = json.load(fp)["candidates"] 83 | results = [] 84 | for loop in range(2): 85 | with open(triples_path, "r") as fp: 86 | for line in fp.readlines(): 87 | line = line.strip().replace(" _", "_").replace("｜", "|").replace("||", "|").replace(" <", "<").replace(" >", ">").replace("><", "> <") 88 | 89 | entity, attr, ans = line.split() 90 | 91 | entity = entity[1:-1] # 去掉“<” 和 “>” 92 | attr = attr[1:-1] 93 | ans = ans[1:-1] 94 | if attr == "档位介绍表": 95 | continue 96 | entity_split = list(entity.split("_")) 97 | group_id = "" 98 | if len(entity_split) == 1: 99 | entity = entity_split[0] 100 | else: 101 | entity = entity_split[-2] 102 | group_id = entity_split[-1] 103 | 104 | if attr in attr_candidates and loop == 0: 105 | not_find = True 106 | for result in results: 107 | if result["entity"] == entity and result["attr"] == attr and result["group_id"] == group_id: 108 | if attr in attr_candidates: 109 | result["ans"].union(set(list(ans.split("|")))) 110 | not_find = False 111 | break 112 | if not_find: 113 | results.append({ 114 | "entity": entity, 115 | "attr": attr, 116 | "group_id": group_id, 117 | "ans": set(list(ans.split("|"))) 118 | }) 119 | if attr not in attr_candidates and loop == 1: # 属性没在属性备选值中出现过，则将其作为约束属性值 120 | for result in results: 121 | if result["entity"] == entity and result["group_id"] == group_id: 122 | result["constraint"] = set(list(ans.split("|"))) 123 | 124 | for result in results: 125 | if "constraint" in result: 126 | result["constraint"] = list(result["constraint"]) 127 | else: 128 | result["constraint"] = [] 129 | result["ans"] = list(result["ans"]) 130 | 131 | json_str = json.dumps(results, indent=4, ensure_ascii=False) 132 | with open(ans_tree_path, "w") as fp: 133 | fp.write(json_str) 134 | 135 | def generate_ans_tree_for_compare(data_path, ans_tree_path): 136 | # 为比较句生成单独的kg 137 | df = pd.read_excel(data_path, keep_default_na=False) 138 | results = [] 139 | for idx, row in df.iterrows(): 140 | if row["答案类型"] != "比较句": 141 | continue 142 | 143 | attr_name = row["属性名"] 144 | f_attr_name = attr_name.split("-")[-1] 145 | 146 | entity = row["实体"] 147 | 148 | c_attr_val = str(row["约束属性值"]).replace("｜", "|").replace("||", "|") 149 | c_attr_vals = [] 150 | if c_attr_val != "": 151 | c_attr_vals = c_attr_val.split("|") 152 | c_attr_vals.sort() 153 | 154 | answers = list(str(row["答案"]).replace("｜", "|").replace("||", "|").split("|")) 155 | ans = set(answers) 156 | 157 | not_find = True 158 | for result in results: 159 | if result["attr"] == f_attr_name and result["entity"] == entity and result["constraint"] == c_attr_vals: 160 | result["ans"].union(ans) 161 | not_find = False 162 | break 163 | 164 | if not_find: 165 | results.append( 166 | { 167 | "attr": f_attr_name, 168 | "entity": entity, 169 | "constraint": c_attr_vals, 170 | "ans": ans 171 | } 172 | ) 173 | for result in results: 174 | result["ans"] = list(result["ans"]) 175 | 176 | json_str = json.dumps(results, indent=4, ensure_ascii=False) 177 | with open(ans_tree_path, "w") as fp: 178 | fp.write(json_str) 179 | 180 | def generate_kg(path_env): 181 | train_set_path = path_env.train_set_path 182 | triples_path = path_env.triples_path 183 | ans_type_kg_path = path_env.ans_type_kg_path 184 | attr_kg_path = path_env.attr_kg_path 185 | ans_tree_from_train_set = path_env.ans_tree_from_train_set 186 | ans_tree_from_triples = path_env.ans_tree_from_triples 187 | ans_tree_for_compare = path_env.ans_tree_for_compare 188 | 189 | generate_ans_type_candidates(train_set_path, ans_type_kg_path) 190 | generate_attr_candidates(train_set_path, attr_kg_path) 191 | 192 | generate_ans_tree_from_train_set(train_set_path, ans_tree_from_train_set) 193 | generate_ans_tree_from_triples(triples_path, ans_tree_from_triples, attr_kg_path) 194 | generate_ans_tree_for_compare(train_set_path, ans_tree_for_compare) 195 | 196 | if __name__ == "__main__": 197 | path_env = FilePathConfig() 198 | generate_kg(path_env) 199 | 200 | -------------------------------------------------------------------------------- /generate_qa_pair.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | import json 2 | import pandas as pd 3 | from path_env import FilePathConfig 4 | 5 | def generate_ans_type_qa_pair(origin_data_path, qa_pair_path, kg_path): 6 | # 生成答案类型的qa对 7 | with open(kg_path) as fp: 8 | candidates = json.load(fp)["candidates"] 9 | 10 | results = [] 11 | df = pd.read_excel(origin_data_path, keep_default_na=False) 12 | for idx, row in df.iterrows(): 13 | ans_type = row["答案类型"] 14 | query = row["用户问题"] 15 | for at in candidates: 16 | dump = dict() 17 | dump["id"] = idx 18 | dump["query"] = query 19 | dump["ans"] = at 20 | if at == ans_type: 21 | dump["label"] = 0 22 | else: 23 | dump["label"] = 1 24 | results.append(dump) 25 | 26 | json_str = json.dumps(results, indent=4, ensure_ascii=False) 27 | with open(qa_pair_path, "w") as fp: 28 | fp.write(json_str) 29 | 30 | def generate_attr_qa_pair(origin_data_path, qa_pair_path, kg_path): 31 | # 生成属性的qa对 32 | with open(kg_path) as fp: 33 | candidates = json.load(fp)["candidates"] 34 | 35 | results = [] 36 | df = pd.read_excel(origin_data_path, keep_default_na=False) 37 | for idx, row in df.iterrows(): 38 | attr_names = list(row["属性名"].split("|")) 39 | attr_sub_names = set() 40 | query = row["用户问题"] 41 | for name in attr_names: 42 | sub_name = name.split("-")[-1] 43 | attr_sub_names.add(sub_name) 44 | 45 | for attr in candidates: 46 | dump = dict() 47 | dump["id"] = idx 48 | dump["query"] = query 49 | dump["ans"] = attr 50 | if attr in attr_sub_names: 51 | dump["label"] = 0 52 | else: 53 | dump["label"] = 1 54 | results.append(dump) 55 | 56 | json_str = json.dumps(results, indent=4, ensure_ascii=False) 57 | with open(qa_pair_path, "w") as fp: 58 | fp.write(json_str) 59 | 60 | def generate_qa_pair(path_env): 61 | origin_data_path = path_env.train_set_path 62 | ans_type_kg_path = path_env.ans_type_kg_path 63 | attr_kg_path = path_env.attr_kg_path 64 | ans_type_qa_pair_path = path_env.ans_type_qa_pair_path 65 | attr_qa_pair_path = path_env.attr_qa_pair_path 66 | 67 | generate_ans_type_qa_pair(origin_data_path, ans_type_qa_pair_path, ans_type_kg_path) 68 | generate_attr_qa_pair(origin_data_path, attr_qa_pair_path, attr_kg_path) 69 | 70 | if __name__ == "__main__": 71 | path_env = FilePathConfig() 72 | generate_qa_pair(path_env) -------------------------------------------------------------------------------- /generate_vocab.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | import pandas as pd 2 | from path_env import FilePathConfig 3 | 4 | def word_count(data_list): 5 | # 统计单词出现的频次，并将其降序排列，得出出现频次最多的单词 6 | dic = {} 7 | for data_str in data_list: 8 | words = list(data_str) 9 | for word in words: 10 | if(word in dic): 11 | dic[word] += 1 12 | else: 13 | dic[word] = 1 14 | word_count_sorted = sorted(dic.items(), key=lambda item:item[1], reverse=True) 15 | return word_count_sorted 16 | 17 | def generate_vocab(path_env, vocab_size=5000): 18 | train_path = path_env.train_set_path 19 | vocab_path = path_env.vocab_path 20 | df = pd.read_excel(train_path) 21 | data_list = [] 22 | for idx, row in df.iterrows(): 23 | data_list.append(row["用户问题"]) 24 | data_list.append(row["答案类型"]) 25 | data_list.append(row["属性名"]) 26 | word_count_sorted = word_count(data_list) 27 | vocab_size = min(len(word_count_sorted), vocab_size) 28 | with open(vocab_path, "w") as fp: 29 | fp.write("" + "\n") 30 | fp.write("" + "\n") 31 | for i in range(vocab_size): 32 | fp.write(word_count_sorted[i][0] + "\n") 33 | 34 | 35 | if __name__ == "__main__": 36 | path_env = FilePathConfig() 37 | generate_vocab(path_env) 38 | -------------------------------------------------------------------------------- /main.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | from config import Config 2 | from path_env import FilePathConfig 3 | from generate_kg import generate_kg 4 | from generate_qa_pair import generate_qa_pair 5 | from generate_vocab import generate_vocab 6 | from run_model import run_model 7 | from postprocessor import postprocess 8 | 9 | def main(path_env, config): 10 | print("###### generate kg begin ######") 11 | generate_kg(path_env) 12 | print("###### generate kg end ######") 13 | 14 | print("###### generate qa pair begin ######") 15 | generate_qa_pair(path_env) 16 | print("###### generate qa pair end ######") 17 | 18 | print("###### generate vocab begin ######") 19 | generate_vocab(path_env) 20 | print("###### generate vocab end ######") 21 | 22 | run_params = [("train", "ans_type"), ("train", "attr"), ("infer", "ans_type"), ("infer", "attr")] 23 | for run_type, data_type in run_params: 24 | print(f"###### {run_type} {data_type} begin ######") 25 | run_model(path_env, config, run_type, data_type) 26 | print(f"###### {run_type} {data_type} end ######") 27 | 28 | print("###### postprocess begin ######") 29 | postprocess(path_env) 30 | print("###### postprocess end ######") 31 | 32 | if __name__ == "__main__": 33 | path_env = FilePathConfig() 34 | config = Config() 35 | main(path_env, config) 36 | -------------------------------------------------------------------------------- /path_env.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | import os 2 | 3 | class FilePathConfig: 4 | def __init__(self): 5 | # 原始文件 6 | self.train_set_path = "./dataset/origin/train.xlsx" 7 | self.infer_set_path = "./dataset/origin/test1.xlsx" 8 | self.entity_synonyms_path = "./dataset/origin/synonyms.txt" 9 | self.triples_path = "./dataset/origin/triples.txt" 10 | 11 | # 训练集qa对 12 | self.ans_type_qa_pair_path = "./dataset/post/ans_type_qa_pair_path.json" 13 | self.attr_qa_pair_path = "./dataset/post/attr_qa_pair_path.json" 14 | if not os.path.exists("./dataset/post/"): 15 | os.makedirs("./dataset/post/") 16 | 17 | # 模型路径 18 | self.ans_type_model = "./models/ans_type_model_parameter.pkl" 19 | self.attr_model = "./models/attr_model_parameter.pkl" 20 | if not os.path.exists("./models"): 21 | os.makedirs("./models") 22 | 23 | # 字典 24 | self.vocab_path = "./dataset/vocab/vocab.txt" 25 | if not os.path.exists("./dataset/vocab"): 26 | os.makedirs("./dataset/vocab") 27 | 28 | # 知识树 29 | self.ans_type_kg_path = "./dataset/knowledges/ans_type_candidates.json" 30 | self.attr_kg_path = "./dataset/knowledges/attr_candidates.json" 31 | self.ans_tree_from_train_set = "./dataset/knowledges/ans_tree_from_train_set.json" 32 | self.ans_tree_from_triples = "./dataset/knowledges/ans_tree_from_triples.json" 33 | self.ans_tree_for_compare = "./dataset/knowledges/ans_tree_for_compare.json" 34 | if not os.path.exists("./dataset/knowledges/"): 35 | os.makedirs("./dataset/knowledges/") 36 | 37 | # infer结果 38 | self.ans_type_infer_result = "./results/infer_results/ans_type_result.json" 39 | self.attr_infer_result = "./results/infer_results/attr_result.json" 40 | if not os.path.exists("./results/infer_results/"): 41 | os.makedirs("./results/infer_results/") 42 | 43 | # 结果后处理 44 | self.ans_type_result = "./results/post_results/ans_type_result.json" 45 | self.attr_result = "./results/post_results/attr_result.json" 46 | self.entity_result = "./results/post_results/entity_result.json" 47 | self.ans_from_train_tree = "./results/post_results/ans_from_train_tree.json" 48 | self.ans_from_train_triples_tree = "./results/post_results/ans_from_train_triples_tree.json" 49 | self.ans_processed_comp = "./results/post_results/ans_processed_comp.json" 50 | if not os.path.exists("./results/post_results/"): 51 | os.makedirs("./results/post_results/") 52 | 53 | # 提交文件 54 | self.final_result = "./results/final_results/result.csv" 55 | self.result_for_upload = "./results/final_results/kbqa_results.json" 56 | if not os.path.exists("./results/final_results"): 57 | os.makedirs("./results/final_results") 58 | -------------------------------------------------------------------------------- /postprocessor.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | import json 2 | import pandas as pd 3 | import operator 4 | import jieba 5 | 6 | from path_env import FilePathConfig 7 | 8 | def load_synonyms(data_path): 9 | # 实体的同义词 10 | results = [] 11 | with open(data_path, "r") as fp: 12 | for line in fp.readlines(): 13 | line = line.strip() 14 | base, others = line.split() 15 | if others == "无": 16 | results.append([base]) 17 | else: 18 | result = [base] + list(others.replace("｜", "|").replace("||", "|").split("|")) 19 | results.append(list(set(result))) 20 | return results 21 | 22 | def is_en_word(s): 23 | for c in s.lower(): 24 | if not ord(c) in range(97, 123): 25 | return False 26 | return True 27 | 28 | def match(p, s): 29 | count = 0 30 | words = list(jieba.cut(p, cut_all=False)) 31 | total_words = list(jieba.cut(s, cut_all=False)) 32 | for word in words: 33 | if word in total_words: 34 | count += 1 35 | elif is_en_word(word): # 字母单独匹配 36 | for w in total_words: 37 | if is_en_word(w): 38 | temp_count = 0 39 | for char in list(word.lower()): 40 | if char in w.lower(): 41 | temp_count += 1 42 | if len(list(word)) <= 3: 43 | if temp_count == len(word): 44 | count += 1 45 | break 46 | elif len(list(word)) <= 5: 47 | if temp_count >= len(word) - 1: 48 | count += 1 49 | break 50 | else: 51 | if temp_count >= len(word) - 2: 52 | count += 1 53 | break 54 | if len(words) < 3: 55 | if count == len(words): 56 | return True 57 | elif len(words) < 5: 58 | if count >= len(words) - 1: 59 | return True 60 | else: 61 | if count >= len(words) - 2: 62 | return True 63 | return False 64 | 65 | def postprocess_ans_type_result(pre_result_path, post_result_path, kg_path): 66 | with open(pre_result_path) as fp: 67 | data = json.load(fp) 68 | with open(kg_path) as fp: 69 | candidates = json.load(fp)["candidates"] 70 | 71 | results = dict() 72 | for data_id in data.keys(): 73 | ans_list = data[data_id] 74 | ans_list = sorted(ans_list, key=operator.itemgetter("confidence"), reverse=True) 75 | ans_id = ans_list[0]["ans_id"] 76 | if data_id not in results: 77 | results[data_id] = {"ans_type": candidates[ans_id]} 78 | 79 | json_str = json.dumps(results, indent=4, ensure_ascii=False) 80 | with open(post_result_path, "w") as fp: 81 | fp.write(json_str) 82 | 83 | 84 | def postprocess_attr_result(pre_result_path, post_result_path, infer_set_path, post_ans_type_path, kg_path): 85 | with open(pre_result_path) as fp: 86 | data = json.load(fp) 87 | with open(kg_path) as fp: 88 | candidates = json.load(fp)["candidates"] 89 | df = pd.read_excel(infer_set_path, keep_default_na=False) 90 | with open(post_ans_type_path) as fp: 91 | ans_type_results = json.load(fp) 92 | 93 | query_dict = dict() 94 | for idx, row in df.iterrows(): 95 | data_id = row["id"] 96 | query = row["query"] 97 | query_dict[data_id] = query 98 | 99 | results = dict() 100 | for data_id in query_dict.keys(): 101 | ans_list = data[str(data_id)] 102 | ans_list = sorted(ans_list, key=operator.itemgetter("confidence"), reverse=True) 103 | ans_type = ans_type_results[str(data_id)]["ans_type"] 104 | if ans_type == "并列句": 105 | ans_list = ans_list[:2] 106 | else: 107 | ans_list = ans_list[:1] 108 | 109 | attrs = [] 110 | for ans in ans_list: 111 | ans_id = ans["ans_id"] 112 | attrs.append(candidates[ans_id]) 113 | attr = "|".join(attrs) 114 | 115 | results[data_id] = { 116 | "query": query_dict[data_id], 117 | "ans_type": ans_type, 118 | "attr": attr 119 | } 120 | 121 | json_str = json.dumps(results, indent=4, ensure_ascii=False) 122 | with open(post_result_path, "w") as fp: 123 | fp.write(json_str) 124 | 125 | def extract_entity(pre_result_path, post_result_path, entity_synonyms_path): 126 | entity_sysnoyms = load_synonyms(entity_synonyms_path) 127 | with open(pre_result_path) as fp: 128 | attr_results = json.load(fp) 129 | for loop in range(2): 130 | for data_id in attr_results.keys(): 131 | query = attr_results[data_id]["query"] 132 | for entities in entity_sysnoyms: 133 | for entity in entities: 134 | if entity == "": 135 | continue 136 | if loop == 0 and entity.lower() in query.lower(): # 防止大小写不统一，如：GB和gb 137 | if "entity" not in attr_results[data_id]: 138 | attr_results[data_id]["entity"] = entity 139 | else: 140 | if len(entity) > len(attr_results[data_id]["entity"]): # 最长匹配 141 | attr_results[data_id]["entity"] = entity 142 | elif loop == 1: # 测试集中用拼写错误，如plus被拼写成了puls（id=14）、pluas（id=61）等, 使用新的匹配规则 143 | if match(entity, query): 144 | if "entity" not in attr_results[data_id]: 145 | attr_results[data_id]["entity"] = entity 146 | else: 147 | if len(entity) > len(attr_results[data_id]["entity"]): 148 | attr_results[data_id]["entity"] = entity 149 | 150 | for data_id in attr_results.keys(): 151 | if "entity" not in attr_results[data_id]: # 无实体,补空值 152 | attr_results[data_id]["entity"] = "" 153 | 154 | json_str = json.dumps(attr_results, indent=4, ensure_ascii=False) 155 | with open(post_result_path, "w") as fp: 156 | fp.write(json_str) 157 | 158 | def generate_ans_from_train_kg(pre_result_path, post_result_path, entity_synonyms_path, kg_path): 159 | # 用训练数据构造的kg推理query的答案 160 | entity_sysnoyms = load_synonyms(entity_synonyms_path) 161 | with open(pre_result_path) as fp: 162 | entity_results = json.load(fp) 163 | with open(kg_path) as fp: 164 | kg_trees = json.load(fp) 165 | 166 | results = [] 167 | for data_id in entity_results.keys(): 168 | query = entity_results[data_id]["query"] 169 | ans_type = entity_results[data_id]["ans_type"] 170 | attrs = list(entity_results[data_id]["attr"].split("|")) 171 | entity = entity_results[data_id]["entity"] 172 | answer = [] 173 | for attr in attrs: 174 | f_ans = [] 175 | temp_ans = [] 176 | for kg in kg_trees: 177 | if attr != kg["attr"]: # 属性必须相同 178 | continue 179 | constraint = kg["constraint"] 180 | for entities in entity_sysnoyms: 181 | if entity in entities and kg["entity"] in entities: # 必须为同义实体 182 | temp_ans = kg["ans"] # 属性值+实体匹配时，得到临时答案 183 | is_f_ans = True if len(constraint) > 0 else False 184 | for c in constraint: 185 | if c not in query: 186 | is_f_ans = False 187 | break 188 | if is_f_ans: 189 | f_ans = kg["ans"] # 属性值+实体+约束属性值都匹配时，得到最终答案 190 | break 191 | if f_ans != []: 192 | break 193 | if f_ans == []: # 没找到最终答案，用临时答案 194 | f_ans = temp_ans 195 | answer += f_ans 196 | answer = list(set(answer)) # set 去重 197 | if entity == "": # 没有实体，无答案 198 | answer = [] 199 | results.append({ 200 | "id": data_id, 201 | "query": query, 202 | "ans_type": ans_type, 203 | "attr": "|".join(attrs), 204 | "entity": entity, 205 | "ans": "|".join(answer) 206 | }) 207 | 208 | json_str = json.dumps(results, indent=4, ensure_ascii=False) 209 | with open(post_result_path, "w") as fp: 210 | fp.write(json_str) 211 | 212 | def add_ans_from_triples_kg(pre_result_path, post_result_path, entity_synonyms_path, kg_path): 213 | # 当用训练集构造的kg没找到答案时，用triples中构造的kg填充没有找到答案的query 214 | entity_sysnoyms = load_synonyms(entity_synonyms_path) 215 | with open(pre_result_path) as fp: 216 | results = json.load(fp) 217 | with open(kg_path) as fp: 218 | kg_trees = json.load(fp) 219 | 220 | for result in results: 221 | if result["ans"] != "": # 已经找到答案 222 | continue 223 | attrs = list(result["attr"].split("|")) 224 | entity = result["entity"] 225 | if entity == "": 226 | continue 227 | query = result["query"] 228 | answer = [] 229 | for attr in attrs: 230 | f_ans = [] 231 | temp_ans =[] 232 | for kg in kg_trees: 233 | if attr != kg["attr"]: 234 | continue 235 | constraint = kg["constraint"] 236 | for entities in entity_sysnoyms: 237 | if entity in entities and kg["entity"] in entities: 238 | temp_ans = kg["ans"] 239 | is_f_ans = True if len(constraint) > 0 else False 240 | for c in constraint: 241 | if c not in query: 242 | is_f_ans = False 243 | break 244 | if is_f_ans: 245 | f_ans = kg["ans"] 246 | break 247 | if f_ans != []: 248 | break 249 | if f_ans == []: 250 | f_ans = temp_ans 251 | answer += f_ans 252 | answer = list(set(answer)) 253 | result["ans"] = "|".join(answer) 254 | 255 | json_str = json.dumps(results, indent=4, ensure_ascii=False) 256 | with open(post_result_path, "w") as fp: 257 | fp.write(json_str) 258 | 259 | def update_ans_for_comp(pre_result_path, post_result_path, entity_synonyms_path, kg_path): 260 | entity_sysnoyms = load_synonyms(entity_synonyms_path) 261 | with open(pre_result_path) as fp: 262 | results = json.load(fp) 263 | with open(kg_path) as fp: 264 | kg_trees = json.load(fp) 265 | 266 | for result in results: 267 | if result["ans_type"] != "比较句": 268 | continue 269 | entity = result["entity"] 270 | if entity == "": # 没有实体，无答案 271 | continue 272 | attr = result["attr"] 273 | query = result["query"] 274 | f_ans = [] 275 | temp_ans = [] 276 | for kg in kg_trees: 277 | constraint = kg["constraint"] 278 | if kg["attr"] != attr: 279 | continue 280 | for entities in entity_sysnoyms: 281 | if kg["entity"] in entities and entity in entities: 282 | temp_ans = kg["ans"] 283 | is_f_ans = True if len(constraint) > 0 else False 284 | for c in constraint: 285 | if c not in query: 286 | is_f_ans = True 287 | break 288 | if not is_f_ans: 289 | f_ans = kg["ans"] 290 | break 291 | if f_ans != []: 292 | break 293 | if f_ans == []: 294 | f_ans = temp_ans 295 | if f_ans == []: 296 | f_ans = ["no"] # 没有答案，用"no"作为默认值 297 | f_ans = list(set(f_ans)) 298 | result["ans"] = "|".join(f_ans) 299 | 300 | json_str = json.dumps(results, indent=4, ensure_ascii=False) 301 | with open(post_result_path, "w") as fp: 302 | fp.write(json_str) 303 | 304 | def convert_json2csv(pre_result_path, post_result_path): 305 | with open(pre_result_path) as fp: 306 | json_obj = json.load(fp) 307 | df = pd.DataFrame(json_obj) 308 | df.to_csv(post_result_path) 309 | 310 | def convert_for_upload(pre_result_path, post_result_path): 311 | with open(pre_result_path) as fp: 312 | results = json.load(fp) 313 | 314 | ret = dict() 315 | ret["result"] = dict() 316 | count1 = 0 317 | count2 = 0 318 | for result in results: 319 | data_id = result["id"] 320 | ans = result["ans"] 321 | ret["result"][data_id] = ans 322 | entity = result["entity"] 323 | if ans == "": 324 | count1 += 1 325 | if entity == "": 326 | count2 += 1 327 | 328 | print(f"{count1} samples's ans is none") 329 | print(f"{count2} samples's entity is none") 330 | 331 | json_str = json.dumps(ret, indent=4, ensure_ascii=False) 332 | with open(post_result_path, "w") as fp: 333 | fp.write(json_str) 334 | 335 | def postprocess(path_env): 336 | postprocess_ans_type_result(path_env.ans_type_infer_result, 337 | path_env.ans_type_result, 338 | path_env.ans_type_kg_path) 339 | postprocess_attr_result(path_env.attr_infer_result, 340 | path_env.attr_result, 341 | path_env.infer_set_path, 342 | path_env.ans_type_result, 343 | path_env.attr_kg_path) 344 | 345 | extract_entity(path_env.attr_result, 346 | path_env.entity_result, 347 | path_env.entity_synonyms_path) 348 | 349 | generate_ans_from_train_kg(path_env.entity_result, 350 | path_env.ans_from_train_tree, 351 | path_env.entity_synonyms_path, 352 | path_env.ans_tree_from_train_set) 353 | add_ans_from_triples_kg(path_env.ans_from_train_tree, 354 | path_env.ans_from_train_triples_tree, 355 | path_env.entity_synonyms_path, 356 | path_env.ans_tree_from_triples) 357 | update_ans_for_comp(path_env.ans_from_train_triples_tree, 358 | path_env.ans_processed_comp, 359 | path_env.entity_synonyms_path, 360 | path_env.ans_tree_for_compare) 361 | 362 | convert_json2csv(path_env.ans_processed_comp, path_env.final_result) 363 | convert_for_upload(path_env.ans_processed_comp, path_env.result_for_upload) 364 | 365 | if __name__ == "__main__": 366 | path_env = FilePathConfig() 367 | postprocess(path_env) -------------------------------------------------------------------------------- /requirements.txt: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | jieba==0.42.1 2 | torch==1.8.1 3 | numpy==1.19.2 4 | pandas==1.2.5 5 | -------------------------------------------------------------------------------- /run.sh: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | #!/bin/sh 2 | python main.py -------------------------------------------------------------------------------- /run_model.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | # -*- coding: utf-8 -*- 2 | import torch 3 | import copy 4 | import torch.nn as nn 5 | import json 6 | import argparse 7 | 8 | from config import Config 9 | from data_processor import DataProcessor 10 | from bidaf import BidafModel 11 | from path_env import FilePathConfig 12 | 13 | def test(model, dev_set, loss_func, device): 14 | model.eval() 15 | loss_val = 0. 16 | corrects = 0. 17 | data_size = 0 18 | tp = 0 19 | tn = 0 20 | fp = 0 21 | fn = 0 22 | for batch_data in train_set: 23 | context, query, label = batch_data 24 | 25 | context = torch.LongTensor(context).to(device) 26 | query = torch.LongTensor(query).to(device) 27 | label = torch.FloatTensor(label).to(device) 28 | 29 | c_len = (context != 0).sum(dim=-1).long() 30 | q_len = (query != 0).sum(dim=-1).long() 31 | 32 | preds = model((context, c_len), (query, q_len)) 33 | loss = loss_func(preds, label) 34 | 35 | data_size += context.size(0) 36 | loss_val += loss.item() * context.size(0) 37 | 38 | label = torch.argmax(label, dim=1) 39 | preds = torch.argmax(preds, dim=1) 40 | corrects += torch.sum(preds == label).item() 41 | # 因为正类标签为0,负类为1,所以tp,tn等计算方法需要调整 42 | tn += (label * preds).sum().item() 43 | tp += ((1 - label) * (1 - preds)).sum().item() 44 | fn += ((1 - label) * preds).sum().item() 45 | fp += (label * (1 - preds)).sum().item() 46 | 47 | epsilon = 1e-10 48 | precision = tp / (tp + fp + epsilon) 49 | recall = tp / (tp + fn + epsilon) 50 | f1 = 2* (precision*recall) / (precision + recall + epsilon) 51 | loss_val = loss_val / data_size 52 | acc = corrects / data_size 53 | print("Dev Loss: {}, Dev Acc: {}, Dev P: {}, Dev R: {}, Dev F1: {}".format(loss_val, acc, precision, recall, f1)) 54 | return f1 55 | 56 | 57 | def train(model, train_set, dev_set, optimizer, loss_func, epochs, device): 58 | best_dev_f1 = 0. 59 | best_train_f1 = 0. 60 | best_model_params = copy.deepcopy(model.state_dict()) 61 | for ep in range(epochs): 62 | loss_val = 0. 63 | corrects = 0. 64 | data_size = 0 65 | 66 | tp = 0 67 | tn = 0 68 | fp = 0 69 | fn = 0 70 | model.train() 71 | for batch_data in train_set: 72 | context, query, label = batch_data 73 | 74 | context = torch.LongTensor(context).to(device) 75 | query = torch.LongTensor(query).to(device) 76 | label = torch.FloatTensor(label).to(device) 77 | 78 | c_len = (context != 0).sum(dim=-1).long() 79 | q_len = (query != 0).sum(dim=-1).long() 80 | 81 | preds = model((context, c_len), (query, q_len)) 82 | loss = loss_func(preds, label) 83 | 84 | optimizer.zero_grad() 85 | loss.backward() 86 | optimizer.step() 87 | 88 | data_size += context.size(0) 89 | loss_val += loss.item() * context.size(0) 90 | 91 | #获取预测的最大概率出现的位置 92 | preds = torch.argmax(preds, dim=1) 93 | label = torch.argmax(label, dim=1) 94 | corrects += torch.sum(preds == label).item() 95 | 96 | # 因为正类标签为0,负类为1,所以tp,tn等计算方法需要调整 97 | tn += (label * preds).sum().item() 98 | tp += ((1 - label) * (1 - preds)).sum().item() 99 | fn += ((1 - label) * preds).sum().item() 100 | fp += (label * (1 - preds)).sum().item() 101 | 102 | epsilon = 1e-10 103 | precision = tp / (tp + fp + epsilon) 104 | recall = tp / (tp + fn + epsilon) 105 | f1 = 2* (precision*recall) / (precision + recall + epsilon) 106 | 107 | loss_val = loss_val / data_size 108 | acc = corrects / data_size 109 | 110 | print("################# Train ###################") 111 | print("Loss: {}, Acc: {}, P: {}, R: {}, F1: {}".format(loss_val, acc, precision, recall, f1)) 112 | 113 | if len(dev_set) > 0: 114 | eval_f1 = test(model, dev_set, loss_func, device) 115 | if eval_f1 > best_dev_f1: 116 | best_dev_f1 = eval_f1 117 | best_model_params = copy.deepcopy(model.state_dict()) 118 | else: 119 | if f1 > best_train_f1 and best_train_f1 < 0.999: # 防止过拟合，best_train_f1>=99.9%时不再继续更新 120 | best_train_f1 = f1 121 | best_model_params = copy.deepcopy(model.state_dict()) 122 | model.load_state_dict(best_model_params) 123 | return model 124 | 125 | 126 | def infer(model, infer_set, result_path, device): 127 | model.eval() 128 | results = dict() 129 | for batch_data in infer_set: 130 | context, query, ids, q_ids = batch_data 131 | 132 | context = torch.LongTensor(context).to(device) 133 | query = torch.LongTensor(query).to(device) 134 | 135 | c_len = (context != 0).sum(dim=-1).long() 136 | q_len = (query != 0).sum(dim=-1).long() 137 | 138 | probs = model((context, c_len), (query, q_len)) 139 | confidences = probs[:,0].tolist() 140 | for i in range(len(ids)): 141 | if ids[i] not in results: 142 | results[ids[i]] = [] 143 | results[ids[i]].append({"ans_id": q_ids[i], "confidence": confidences[i]}) 144 | 145 | json_str = json.dumps(results, indent=4, ensure_ascii=False) 146 | with open(result_path, "w") as fp: 147 | fp.write(json_str) 148 | 149 | def run_model(path_env, config, run_type, data_type): 150 | processor = DataProcessor() 151 | 152 | if data_type == "ans_type": 153 | train_path = path_env.ans_type_qa_pair_path 154 | model_path = path_env.ans_type_model 155 | kg_path = path_env.ans_type_kg_path 156 | result_path = path_env.ans_type_infer_result 157 | else: 158 | train_path = path_env.attr_qa_pair_path 159 | model_path = path_env.attr_model 160 | kg_path = path_env.attr_kg_path 161 | result_path = path_env.attr_infer_result 162 | 163 | if run_type == "train": 164 | train_set, dev_set, vocab_size = processor.create_train_set(train_path, 165 | path_env.vocab_path, 166 | batch_size=config.batch_size, 167 | dev_scale=config.dev_scale) 168 | config.vocab_size = vocab_size 169 | 170 | model = BidafModel(config).to(config.device) 171 | optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=config.lr) 172 | loss_func = nn.BCELoss() 173 | 174 | model = train(model, train_set, dev_set, optimizer, loss_func, config.epochs, config.device) 175 | torch.save(model.state_dict(), model_path) 176 | 177 | else: 178 | infer_set, vocab_size = processor.create_infer_set(path_env.infer_set_path, 179 | kg_path, 180 | path_env.vocab_path, 181 | batch_size=config.batch_size) 182 | config.vocab_size = vocab_size 183 | model = BidafModel(config).to(config.device) 184 | model.load_state_dict(torch.load(model_path)) 185 | infer(model, infer_set, result_path, config.device) 186 | 187 | if __name__ == "__main__": 188 | parser = argparse.ArgumentParser() 189 | parser.add_argument("-rt", "--run_type", type=str, choices=["train", "infer"], default="train", help="run type: train or infer, default: train") 190 | parser.add_argument("-dt", "--data_type", type=str, choices=["ans_type", "attr"], default="ans_type", help="data type: ans_type or attr, default: ans_type") 191 | args = parser.parse_args() 192 | run_type = args.run_type 193 | data_type = args.data_type 194 | path_env = FilePathConfig() 195 | config = Config() 196 | run_model(path_env, config, run_type, data_type) 197 | --------------------------------------------------------------------------------