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阿里 AI 新一代人機(jī)對(duì)話模型介紹

2019-08-05 16:31:47   作者:   來源:雷鋒網(wǎng)   評(píng)論:0  點(diǎn)擊:


  近日,阿里AI開源了新一代人機(jī)對(duì)話模型Enhanced Sequential Inference Model(ESIM)。ESIM是一種專為自然語言推斷而生的加強(qiáng)版LSTM,據(jù)阿里介紹,該算法模型自2017年被提出之后,已被谷歌、facebook在內(nèi)的國際學(xué)術(shù)界在論文中引用200多次,更曾在國際頂級(jí)對(duì)話系統(tǒng)評(píng)測大賽(DSTC7)上獲得雙料冠軍,并將人機(jī)對(duì)話準(zhǔn)確率的世界紀(jì)錄提升至94.1%。
  ESIM模型在智能客服、導(dǎo)航軟件、智能音箱等場景均具有廣泛的應(yīng)用前景。阿里AI發(fā)布了相關(guān)論文介紹了該模型,雷鋒網(wǎng)AI科技評(píng)論將其編譯如下。
  ESIM引入背景
  極具潛力和商業(yè)價(jià)值的人機(jī)對(duì)話系統(tǒng)正在受到越來越多的關(guān)注。隨著近來深度學(xué)習(xí)模型的引入,我們?cè)跇?gòu)建端到端的對(duì)話系統(tǒng)過程中有了更高的成功幾率。然而這一對(duì)話系統(tǒng)的構(gòu)建仍然充滿了挑戰(zhàn),它要求系統(tǒng)記憶并理解多輪對(duì)話文本,而不是像單輪對(duì)話系統(tǒng)那樣僅僅考慮當(dāng)前的話語內(nèi)容。
  多輪對(duì)話系統(tǒng)建模可分為基于生成文本的方法和基于檢索的方法。基于檢索的方法將從多輪對(duì)話的候選池中選擇最佳回復(fù),該方法可視為對(duì)多輪回復(fù)文本選擇任務(wù)的執(zhí)行。選擇回復(fù)文本的典型方法主要包括基于序列的方法和基于層級(jí)信息的方法。基于序列的方法通常將對(duì)話連接成一個(gè)長序列,而基于層級(jí)信息的方法通常會(huì)分別對(duì)每個(gè)對(duì)話文本進(jìn)行建模,然后再對(duì)話語之間的交互進(jìn)行建模。
  最近,有研究工作稱基于層級(jí)信息的方法與復(fù)雜神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合可以實(shí)現(xiàn)比基于序列方法更顯著的增益效果。但在本文中,我們依然選擇研究基于序列的方法即增強(qiáng)序列推理模型(ESIM)的有效性,該模型最初是為了自然語言推理(NLI)任務(wù)而開發(fā)。
  在DSTC7對(duì)話回復(fù)選擇挑戰(zhàn)賽中,我們的模型在兩個(gè)數(shù)據(jù)集(即Advising和Ubuntu數(shù)據(jù)集)中都排名第一。除此之外,我們的模型在兩個(gè)大型公共基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集(LowesUbuntu)上都比以前所有模型的效果更好,其中也包括上面所提到的最先進(jìn)的基于層級(jí)信息的模型。我們的開源代碼可在https://github.com/alibaba/ESIM上獲得。
  基于層級(jí)信息的方法通常會(huì)使用額外的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來對(duì)多輪對(duì)話之間的關(guān)系進(jìn)行模擬,該方法需要將多輪對(duì)話中的文本進(jìn)行分段截取,使其具有相同的長度并且短于最大長度。然而,每輪對(duì)話的長度通常在實(shí)際任務(wù)中會(huì)有很大的變化,當(dāng)使用較大的最大長度值時(shí),我們則需要在基于層級(jí)信息的方法中添加大量的0進(jìn)行填充,這將極大地增加計(jì)算復(fù)雜性和內(nèi)存成本;而當(dāng)使用較小的最大長度時(shí),我們則可能在多輪對(duì)話環(huán)境中丟失一些重要信息。
  我們建議在多輪對(duì)話回復(fù)選擇任務(wù)中使用基于序列的ESIM模型來有效地解決基于層級(jí)信息方法所遇到的上述問題。該方法將多輪對(duì)話內(nèi)容連接成一個(gè)長序列,并將多輪對(duì)話回復(fù)選擇任務(wù)轉(zhuǎn)換為一個(gè)句子對(duì)的二進(jìn)制分類(即下一個(gè)句子是否是當(dāng)前對(duì)話的回復(fù))任務(wù)。
  與基于層級(jí)信息的方法相比,ESIM有兩個(gè)主要優(yōu)點(diǎn)。首先,由于ESIM不需要使每個(gè)話語具有相同的長度,因此它具有較少的零填充,可以比基于層級(jí)信息的方法更具計(jì)算效率。其次,ESIM以一種有效的方式隱式地模擬對(duì)話中話語之間的交互,而并沒有使用額外復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),詳情如下文中「模型說明」部分所述。
  任務(wù)描述
  對(duì)話系統(tǒng)技術(shù)挑戰(zhàn)賽(DSTC7)劃分了三個(gè)不同的賽道,而我們提出的方法則是針對(duì)「端到端的回復(fù)選擇」主題的賽道。該賽道側(cè)重于面向目標(biāo)的多輪對(duì)話,著重于從一組對(duì)話候選文本中選擇正確的回復(fù)。參與該賽道的比賽系統(tǒng)不能使用基于人工數(shù)據(jù)或基于規(guī)則的數(shù)據(jù),而需要使用比賽方提供的Ubuntu和Advising這兩個(gè)數(shù)據(jù)集,這些在「實(shí)驗(yàn)部分」我們會(huì)做詳細(xì)的介紹。
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