智慧問答系統，近兩年被炒得熱火朝天。然而，刨除花式PPT以及論文裡的各種黑科技，我們最想知道的其實是：這東西到底怎麼落地？
近日，百度開源了主要面向FAQ集合的問答系統框架AnyQ(ANswer Your Questions)，該框架究竟如何？讓我們一起來看一下。
摘要
AnyQ是ANswer Your Questions 的縮寫，直指問答系統的核心業務：回答你的問題。 實際上，該專案包含面向FAQ集合的問答系統框架AnyQ以及文字語義匹配工具SimNet。
AnyQ採用了配置化、外掛化的設計，各功能均通過外掛形式加入，當前共開放了20+種外掛。開發者可以使用AnyQ系統快速構建和定製適用於特定業務場景的FAQ問答系統，並加速迭代和升級。
SimNet是百度自然語言處理部於2013年自主研發的語義匹配框架，該框架在百度各產品上廣泛應用，主要包括BOW、CNN、RNN、MM-DNN等核心網路結構形式，同時基於該框架也整合了學術界主流的語義匹配模型，如MatchPyramid、MV-LSTM、K-NRM等模型。SimNet使用PaddleFluid和Tensorflow實現，可方便實現模型擴充套件。使用SimNet構建出的模型可以便捷的加入AnyQ系統中，增強AnyQ系統的語義匹配能力
AnyQ 框架
AnyQ系統框架主要由Question Analysis、Retrieval、Matching、Re-Rank等部分組成，框架中包含的功能均通過外掛形式加入，如Analysis中的中文切詞，Retrieval中的倒排索引、語義索引，Matching中的Jaccard特徵、SimNet語義匹配特徵，當前共開放了20+種外掛。AnyQ系統的配置化、外掛化設計有助於開發者快速構建、快速定製適用於特定業務場景的FAQ問答系統，加速迭代和升級。 AnyQ的框架結構如下圖：
配置化
AnyQ系統整合了檢索和匹配的眾多外掛，通過配置的方式生效；以檢索方式和文字匹配相似度計算中的外掛為例：
- 檢索方式(Retrieval)
- 倒排索引：基於開源倒排索引Solr，加入百度開源分詞
- 語義檢索：基於SimNet語義表示，使用ANNOY進行ANN檢索
- 人工干預：通過提供精準答案，控制輸出
- 匹配計算(Matching)
- SimNet語義匹配：使用語義匹配SimNet架構訓練的模型，構建問題在語義層面的相似度
- Cosine相似度
- Jaccard相似度
- BM25
- 字面匹配相似度：在對中文問題進行切詞等處理之後，計算字面匹配特徵
- 語義匹配相似度
外掛化
除框架外，AnyQ的所有功能都是通過外掛形式加入，使用者自定義的外掛很容易加到AnyQ系統中，只需實現對應的介面即可，如自定義詞典載入、Question分析方法、檢索方式、匹配相似度、排序方式等，真正實現可定製和外掛化。
文字語義匹配框架SimNet
SimNet是百度自然語言處理部於2013年自主研發的語義匹配框架，該框架在百度各產品上廣泛應用，主要包括BOW、CNN、RNN、MM-DNN等核心網路結構形式，同時基於該框架也整合了學術界主流的語義匹配模型，如MatchPyramid、MV-LSTM、K-NRM等模型。SimNet使用PaddleFluid和Tensorflow實現，可方便實現模型擴充套件。使用SimNet構建出的模型可以便捷的加入AnyQ系統中，增強AnyQ系統的語義匹配能力。
按照文字語義匹配網路結構, 可將SimNet中實現的網路模型主要分為如下兩類：
Representation-based Models
如：BOW, CNN, RNN(LSTM, GRNN)
特點：文字匹配任務的兩端輸入，分別進行表示，之後將表示進行融合計算相似度；
Interaction-based Models
如：MatchPyramid, MV-LSTM, K-NRM, MM-DNN
特點：在得到文字word級別的序列表示之後，根據兩個序列表示計算相似度匹配矩陣，融合每個位置上的匹配資訊給出最終相似度打分；
SimNet使用PaddleFluid和Tensorflow實現，更多詳情訪問該開源專案
基於海量搜尋資料的語義模型
基於百度海量搜尋資料，官方訓練了一個SimNet-BOW語義匹配模型，在一些真實的FAQ問答場景中，該模型效果比基於字面的相似度方法AUC提升5%以上。
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