深度好奇（deeplycurious.ai）近日在 arxiv 上發布的**提出了一種基於神經符號智慧型（neural-symbolic）的特定領域文字解析框架：object-oriented neural programming（oonp）。**題目：用於文件理解的物件導向神經規劃
該框架借用物件導向程式設計（oop）的思想，利用解析出來的實體組成物件和物件間關係（如圖 1），構成結構清晰的本體圖。每個物件 (object) 都是乙個類 (class) 的例項化，類的概念規定了其具有的內部屬性、外部關係和可執行的操作，以及與其他物件的關係型別。如圖 1 所示，左邊為敘事文本，右邊為經過 oonp 解析生成的本體圖。圖例中共包含三個類的物件，分別為事件、人物、物品。人物類有姓名、性別、年齡屬性，同時與事件物件有嫌疑人、被害人等表徵人物角色的外部鏈結；物品類有名稱、數量、價值等屬性，與事件物件有表徵物品角色的外部鏈結；另事件類有事件型別、時間、地點等屬性。
圖 1. oonp 解析任務示意
下面我們拆解 oonp 框架並介紹其主要功能模組。如圖 2 所示，oonp 由三部分組成，分別是主控模組閱讀器（reader）、表徵文件的行間記憶（inline memory）模組、以及總結對之前文字的理解的攜帶記憶（carry-on memory）模組。
圖 2. oonp 解析的基本框架
圖 3. 閱讀器的構成及資訊流
oonp 解析器中基於神經網路的閱讀器按照文字順序讀文件，同時不斷豐富本體結構來增進對文件的理解。對於某個待解析的文件，oonp 首先將預處理之後的文件放入行間記憶模組，閱讀器順序讀取行間記憶中符號表示和連續表示，結合攜帶記憶，產生各種操作來增加和豐富本體圖，更新攜帶記憶模組。這些操作包含可微分操作（作用於物件記憶的連續部分和矩陣記憶）和離散操作（作用於物件記憶和行間記憶的符號部分）。這些連續和離散操作互相依賴，構成了彼此的輸入，共同形成了圖 3 中複雜而靈活的資訊流。
下面我們著重講解一下 oonp 的離散操作。閱讀器的策略網路輸出的離散操作序列是形成本體結構主要操作。該操作集合包括三類，依照順序分別是「新增-指派」，「選擇更新屬性」，和「更新內容」。當然，「新增-指派」操作後，也可以沒有後續操作（空操作）。「新增-指派」可轉化為多分類問題，如果提到內容是第一次出現，則「新增」，如果是已經出現過的，只是重新提及，則「指派」。具體的決策依賴於閱讀器在建立的臨時物件（公式中的
公式第一行代表臨時物件和「新增」c 類的相似度，第二行表示臨時物件和 c 類第 k 個物件的相似度，第三行代表與空操作的「相似度」。圖 4 是對解析過程中的某個瞬間對上述匹配過程的形象化描述。
圖 4.「新增-指派」操作中，臨時物件與已存在物件之間相似性衡量示意，虛線表示「新增」，實線表示「指派」
通過上述的三種操作，oonp 解析器可以對複雜的文件進行結構化解析。下面的圖 5 給出了一段短文本解析的示例：oonp 解析器做通過乙個動作序列，逐步形成了包含六個物件和六條鏈結的本體結構。
圖 5. oonp 解析器解析文件過程示意。假設在預處理階段，汽車的描述已經被抽取。
作者在三個資料集上對模型的效能進行了實驗。以公安報案資料為例，oonp 使用了如圖 6 中列舉的 action。
圖 6. 公安報案資料中使用的 action
圖 7 比較了 oonp 的不同實現：**衡量模型效能用了四個指標，assign acc 表示**物件「新增和指派」的正確率，type acc 表示**物件屬性的正確率，ont acc 表示單個樣本解析的本體結構和標籤 100% 重合的正確率，ont acc-95 表示單個樣本解析的本體結構和標籤 95% 重合的正確率。簡單的 oonp 模型較以 bi-lstm 為基準模型有很大提公升，具有豐富結構資訊的 oonp（structured）則又有明顯提公升。而在 oonp（structured）的基礎上，用強化學習來決定分類時機的模型 oonp（rl）則又進一步提高了效果。
圖 7. 多個 oonp 模型的比較
作為總結，oonp 解析框架具有如下特點：
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