編者按：在我們的生活中，用語音查詢天氣，用必應搜尋資訊，這些常見的場景都離不開一種應用廣泛的資料儲存方式——表格（table）。如果讓表格更智慧一些，將是怎麼樣的呢？在這篇文章中，微軟亞洲研究院自然語言計算組將為我們介紹基於表格的自然語言理解與生成方向的一系列工作。
表格（table）是一種應用廣泛的資料儲存方式，被廣泛用於儲存和展示結構化資料。由於表格資料結構清晰、易於維護、時效性強，它們通常是搜尋引擎和智慧對話系統的重要答案來源。例如，現代搜尋引擎（如必應搜尋引擎）基於網際網路表格直接生成問題對應的答案；虛擬語音助手（如微軟Cortana、亞馬遜Alexa等）結合表格和自然語言理解技術回答人們的語音請求，例如查詢天氣、預定日程等。
我們將在本文中介紹我們在基於表格的自然語言理解與生成方向的一系列工作，包括檢索（retrieval）、語義解析（semantic parsing）、問題生成（question generation）、對話（conversation）和文字生成（text generation）等五個部分。除了檢索任務，其餘四個任務的目標均是在給定表格的基礎上進行自然語言理解和生成：
檢索：從表格集合中找到與輸入問題最相關的表格；
義解析：將自然語言問題轉換成可被機器理解的語義表示（meaning representation，在本文中是SQL語句），在表格中執行該表示即可獲得答案；
問題生成：可看作語義解析的逆過程，能減輕語義解析器對大量標註訓練資料的依賴；
對話：主要用於多輪對話場景的語義解析任務，需有效解決上下文中的省略和指代現象；
文字生成：使用自然語言描述表格中（如給定的一行）的內容。
讓我們用一張圖概括本文接下來所要涉及的內容。
檢索 Retrieval
對於給定的自然語言q和給定的表格全集T={T1, T2, .., Tn}，表格檢索任務的目的是從T中找到與q內容最相關的表格，如下圖所示。每個表格通常由三部分構成：表頭/列名（table header）、表格單元（table cell）和表格標題（table caption）。
表格檢索的關鍵在於衡量自然語言問題和表格之間的語義相關程度。一個基本的做法是把表格看做文件，使用文字檢索中常用的字串相似度計算方法（如BM25）計算自然語言問題和表格之間的相似度。也有學者使用更多樣的特徵，如表格的行數、列數、問題和表格標題的匹配程度等。
為了更好地融入表格的結構資訊，我們提出了一個基於神經網路的表格檢索模型，在語義向量空間內分別計算問題和表頭、問題和列名、問題和表格單元的匹配程度，如下圖所示。由於問題和表格標題都是詞序列，我們均使用雙向GRU把二者分別表示為向量表示，最終使用線性層計算二者的相關度。由於表頭和表格單元不存在序列關係，任意交換表格的兩列或兩行應保證具有相同的語義表示，所以我們使用Attention計算問題和表頭以及問題和表格單元的相關度。
由於目前表格檢索的公開資料集有限，因此我們構建了一個包含21,113個自然語言問題和273,816個表格的資料集。在該資料集上，我們對比了基於BM25的系統、基於手工定義特徵的系統以及基於神經網路的系統，結果如下表所示。
可以看出基於神經網路的演算法與手工設計的特徵效能相近，二者相結合可以進一步提高系統的效能。
更多細節請參照論文：
Yibo Sun, Zhao Yan, Duyu Tang, Nan Duan, Bing Qin. Content-Based Table Retrieval for Web Queries. 2018. Neurocomputing.
語義解析 Semantic Parsing
給定一張網路表格，或一個關聯式資料庫表，或一個關於表的自然語言問句，語義解析的輸出是機器可以理解並執行的規範語義表示（formal meaning representation），在本小節我們使用SQL語句作為規範語義表示，執行該SQL語句即可從表中得到問題的答案。
目前，生成任務比較流行的方法是基於序列到序列（sequence to sequence）架構的神經模型，一般由一個編碼器（encoder）和一個解碼器（decoder）組成。編碼器負責建模句子表示，解碼器則根據編碼器得到的問句表示來逐個從詞表中挑選出一個個符號進行生成。
然而， SQL語句遵循一定的語法規則，一條SQL查詢語句通常由3種型別的元素組成，即SQL關鍵詞（如SELECT, WHERE, >, < 等）、表格的列名和WHERE語句中的條件值（通常為數字或表格單元）。因此，我們在解碼器端融入SQL的語法資訊，具體由一個門單元和三個頻道組成。門單元負責判斷該時刻即將輸出符號的型別，三個頻道分別為Column、value、SQL頻道，在每個頻道中分別預測表中列名稱、表中單元格名稱和SQL語法關鍵字。該演算法在WikiSQL資料集上效能優於多個強對比演算法。
更多細節可以參考論文：
Yibo Sun, Duyu Tang, Nan Duan, Jianshu Ji, Guihong Cao, Xiaocheng Feng, Bing Qin, Ting Liu and Ming Zhou. Semantic Parsing with Syntax- and Table-Aware SQL Generation. 2018. ACL.
問題生成 Question Generation
統計機器學習演算法的效能通常受有指導訓練資料量的影響。例如，我們使用上一小節提出的語義解析演算法，在有不同指導訓練資料的條件下觀察模型的效能（這裡的有指導訓練資料指的是人工標註的“問題-SQL”對）。下表中x軸是log scale的訓練資料量，可以發現語義解析的準確率與訓練資料量之間存在Log的關係。
基於上述觀察，我們希望使用少量的有指導訓練資料，達到同樣的語義分析準確率。為此，我們提出了一個基於問題生成的語義分析訓練框架，如下圖所示。給定一個表格，我們首先使用一個基於規則的SQL取樣器生成SQL語句，隨後用一個在小規模有指導資料上訓練的問題生成模型生成多個高置信度的問題，將新生成的資料與小規模的有指導資料結合，共同訓練語義分析模型。另外，問題生成模型是基於Seq2Seq模型，為了增加生成問題的多樣性我們在解碼器端加入了隱含變數。
更多細節可以參考論文：
Daya Guo, Yibo Sun, Duyu Tang, Nan Duan, Jian Yin, Hong Chi, James Cao, Peng Chen and Ming Zhou. Question Generation from SQL Queries Improves Neural Semantic Parsing. 2018. EMNLP.
我們在WikiSQL資料集上進行實驗，使用上一章中所介紹的演算法（STAMP）作為基本模型。從下表可以看出，融合問題生成模型的訓練演算法可以在30%訓練資料的條件下達到傳統訓練演算法100%訓練資料的效能。使用該演算法，在100%訓練資料的條件下會進一步提升模型的效能。
前面我們介紹的語義解析演算法針對的都是單輪問答場景，即使用者針對一個表格每次問一個獨立的問題。而在對話場景下，人們會在前一個問題的基礎上繼續提問，通常人們會使用指代或省略使對話更加簡潔和連貫。例如，在下圖的例子中，第2個問句中的”that year”指代第一個問句中提及的年份；第3個問題更是直接省略了問題的意圖。
針對多輪對話場景下的語義分析，我們以Sequence-to-Action的形式生成問題的語義表示，在該模式下生成一個語義表示等價於一個動作序列，Sequence-to-Action在單輪和多輪語義分析任務中均被驗證是非常有效的方法。
具體地，我們在Mohit Iyyer等人發表在ACL 2017上的研究Search-based Neural Structured Learning for Sequential Question Answering的基礎上定義瞭如下表的動作集合，作為我們Sequence-to-Action模型的語法基礎。A1-A4的目的是根據當前語句的內容預測SELECT語句中的列名、WHERE語句中的列名、WHERE語句中的操作符(如=, >, <)和WHERE語句中的條件值；A5-A7的目的是從上一句的歷史語義表示中複製部分內容到當前語句的語義表示中。
我們以下圖為例介紹模型的工作原理。輸入歷史問題和當前問題，該模型首先使用Controller模組預測當前問句的動作序列骨架（即未例項化的動作序列），隨後使用特定的模型（如基於Attention的column prediction模組）去例項化骨架中的每個單元。當模型預測A5-A7（如下圖中所展示的A6），模型實現了複製歷史語義表示的功能。
更多細節請參考論文：
Yibo Sun, Duyu Tang, Nan Duan, Jingjing Xu, Xiaocheng Feng, Bing Qin. Knowledge-Aware Conversational Semantic Parsing Over Web Tables. 2018. Arxiv.
很多場景都需要用自然語言形式呈現答案。因此我們基於表格的文字生成工作，目的是用自然語言描述表格中（如給定的一行）的內容。以下圖為例，給定表格中的一行，輸出一句完整的描述內容。
我們的模型基於Sequence-to-Sequence框架，如下圖所示。為了考慮表格的結構性（如打亂表格的各列不改變其表示），我們在編碼器模組沒有使用序列化的形式去建模各個列的表示；為了有效從表格中複製低頻詞到輸出序列，我們設計了基於表格結構的複製機制。
具體內容請參考論文：
Junwei Bao, Duyu Tang, Nan Duan, Zhao Yan, Yuanhua Lv, Ming Zhou, Tiejun Zhao. Table-to-Text: Describing Table Region with Natural Language. 2018. AAAI.
本文介紹了我們在基於表格的自然語言理解與生成相關的5項工作。目前，與表格相關的自然語言處理研究剛剛起步，方法尚未成熟，對應的標註資料集也相對有限，我們希望與業界研究者們一起共同探索新的方法和模型，推動該領域的進一步發展。