智能問答系統，近兩年被炒得熱火朝天。然而，刨除花式PPT以及論文里的各種黑科技，我們最想知道的其實是：這東西到底怎么落地？

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，該項目包含面向FAQ集合的問答系統框架AnyQ以及文本語義匹配工具SimNet。

AnyQ采用了配置化、插件化的設計，各功能均通過插件形式加入，當前共開放了20+種插件。開發者可以使用AnyQ系統快速構建和定制適用于特定業務場景的FAQ問答系統，并加速迭代和升級。

SimNet是百度自然語言處理部于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等核心網絡結構形式，同時基于該框架也集成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，可方便實現模型擴展。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插件形式加入，如Analysis中的中文切詞，Retrieval中的倒排索引、語義索引，Matching中的Jaccard特征、SimNet語義匹配特征，當前共開放了20+種插件。AnyQ系統的配置化、插件化設計有助于開發者快速構建、快速定制適用于特定業務場景的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系統集成了檢索和匹配的眾多插件，通過配置的方式生效；以檢索方式和文本匹配相似度計算中的插件為例：

• 檢索方式(Retrieval)
• 倒排索引：基于開源倒排索引Solr，加入百度開源分詞
• 語義檢索：基于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后，計算字面匹配特征
• 語義匹配相似度

插件化

除框架外，AnyQ的所有功能都是通過插件形式加入，用戶自定義的插件很容易加到AnyQ系統中，只需實現對應的接口即可，如自定義詞典加載、Question分析方法、檢索方式、匹配相似度、排序方式等，真正實現可定制和插件化。

文本語義匹配框架SimNet

SimNet是百度自然語言處理部于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等核心網絡結構形式，同時基于該框架也集成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，可方便實現模型擴展。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。

按照文本語義匹配網絡結構, 可將SimNet中實現的網絡模型主要分為如下兩類：

Representation-based Models

如：BOW, CNN, RNN(LSTM, GRNN)

特點：文本匹配任務的兩端輸入，分別進行表示，之后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：在得到文本word級別的序列表示之后，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信息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項目

基于海量搜索數據的語義模型

基于百度海量搜索數據，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，該模型效果比基于字面的相似度方法AUC提升5%以上。