目录

• 简介
• 动机
• 贡献
• 方法
• 实验

简介

本文面向机器阅读理解问题（Machine Reading Comprehension），作者来自微软研究院。
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动机

现有的方法可以分为两类：单步推理（Single turn）、多步推理（multiple turns）。多步推理是由单步推理衍生而来，单步推理又可以看做是多步推理的特例（turn=1）。这两种方法的共同点是，推理轮数固定，这不符合人类的阅读行为。人会根据当前是否得到了足够的信息，决定中止阅读或继续阅读。本文基于此动机，提出ReasoNet，可以动态决定推理轮数。

贡献

将强化学习和多步推理结合，可动态终止推理过程。

实验结果较好，是SOTA模型。

方法

本文方法的整体架构如下图所示。按照原文的划分，主要包括5个部分，下面一一介绍。

• Memory
  是一个外部库，$M=\{m_i{\}}_{i=1...D}$，用于生成attention。
• Attention
  通过隐状态和外部库，得到当前时间步的attention，$x_t=f_{att}(s_t,M;{\theta }_x)$
• Internel State
  每个时间步的隐状态，通过RNN得到，$s_{t+1}=RNN(s_t,x_t;{\theta }_s)$
• Termination Gate
  终止门，用于判断当前时间步是否终止，$t_t\sim p(\cdot |f_{tg}(s_t;{\theta }_{tg}))$，$t_t$是一个二值随机变量，当它是true时，终止。
• Answer
  当$t_t=true$时，得到answer，$a_t\sim p(\cdot |f_a(s_t;{\theta }_a))$

整个Inference过程如算法1所示：

在模型的优化过程中，梯度计算公式为：

上式中，$b_T$一般是预设的值$b_T=E_{\pi }[r_T]$，并根据$b_T=\lambda b_T+(1-\lambda )b_T$不断更新，被称作reward baseline（奖励基线），用于在强化学习任务中降低方差。但是在本文中，作者发现，这么做收敛很慢，因为$b_T$不能捕获dynamic termination behavior。作者将梯度计算公式改为：

其中，$b$的计算公式为：

作者还说了，使用$\frac{r_T}{b}-1$代替$r_T-b$能够更快的收敛。

实验

在两个数据集上的实验结果：

在CNN数据集上， termination step的分布情况：

总结

以上是生活随笔为你收集整理的KDD 2017 《ReasoNet: Learning to Stop Reading in Machine Comprehension》论文笔记的全部内容，希望文章能够帮你解决所遇到的问题。

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