深入浅出对话系统——闲聊对话系统

引言

闲聊对话系统也很多别名

• 聊天机器人
• Chatbot
• Social Chatbot
• Chit-chat bot
• Conversational AI
• 开放领域对话系统

实现方法

现在闲聊对话系统一般有两种主要的实现方法

• 检索式对话系统
• 生成式对话系统

可以任务闲聊对话系统也是一个函数$y=f(x)$，给定用户输入$x$，生成系统回复$y$，那么闲聊对话系统本质是去构建这样一个函数$f$。

其中用户输入$x$也称为post、input、message、query等；
系统回复$y$一般称为response。

检索式对话系统大体实现方法如下图：

首先它要维护一个对话库，其中包含一些message和response对，即问答对。当新的用户输入进来后，目的是找到和用户输入最相近的一个问答对。然后返回该问答对中的回答(response)。

在具体实现时，为了提升效果会有一些细节，比如会实现两个阶段的pipeline，即粗筛+ 精排。粗筛阶段通过类似字符串匹配的方式缩小要查询的问答对，精排阶段利用更精细的排序模型对缩小的问答对进行更好的排序。最后选择排序结果较好的返回给用户。

粗筛阶段一般比较简单，比如可以用ES来实现，其基于BM25算法来检索。所以大家重点关注精排模型。

检索式对话系统的优点是可控，缺点也是可控。成也萧何败萧何。可控的意义是确保系统不会返回一些非法的信息，缺点是不够创新，来来回回就那几句。

而生成式对话模型就可以解决这个问题。

生成式对话模型尝试建模$p(y|x)$，常用的模型是seq2seq模型。它的优点是可能生成训练集中没有的语句，缺点是生成结果不可控，很难确保生成的句子是安全合法的。要保证生成的输出符合社会主义核心价值观。

下面我们详细介绍它们的技术演化过程。

检索式对话系统

主要分为两大类，一方面是仅考虑单轮对话，另一方面考虑多轮对话。

单轮检索(单轮回复选择)：

• 框架1：基于句子嵌入匹配
• 框架2：基于message-response交互匹配
• 扩展：基于外部知识匹配
  多轮检索(上下文-回复匹配/多轮回复选择)
• 框架1： 嵌入->匹配
• 框架2：表征->匹配->聚集

单轮回复选择

即只根据用户的一句话去候选库中选择回复。

比如上面这样的场景，假设经过了粗筛后得到上面6种回复，然后模型需要找到与用户post最相关的response。
模型可能会对每个候选回复进行打分，定义一个阈值，低于阈值的我们认为是无效的回复，高于阈值的认为是有效的回复，然后从中选择得分最高的作为response。

那具体如何做这种匹配呢？最简单的方法是使用句子嵌入来做。

首先计算query和response的句嵌入向量，然后基于某个函数来计算这两个句嵌入向量的相似度。即用特征提取函数提取特征，用匹配函数计算相似度。

那么什么样的模型可以作为特征提取器，或者说特征提取函数呢，我们之前了解的CNN、RNN或BERT都可以。它们都可以得到句子向量表示。

那么匹配函数怎么实现?任何可以计算两个向量之间距离的函数(模型)都可以。比如余弦相似度，或用一个全连接网络(首先拼接两个句向量)。

那么下面来看下具体如何实现这个特征提取函器$g$。

1. 首先对于输入，即token序列中的每个token映射成一个词嵌入，不管是基于字符还是基于单词的方式。
2. 然后基于某种方法得到句子级嵌入，可以是(元素级)最大/均值池化、经过卷积之后再最大池化、喂给RNN得到最后一个隐藏状态等。

那么匹配函数$f$如何实现。

可以看到，匹配函数需要两个句子向量作为输入，计算这两个句子之间的匹配分数。
可以通过

• 余弦相似度(Cosine)。
• $\sigma (q^T\cdot W\cdot r)$，这里$q$是query的向量，$r$是response的向量，中间引入了一个线性变换矩阵$W$，最后得到一个标量(输入到sigmoid函数)表示得分，称为Bilinear。可以看到这和一种Attention计算方法很类似。
• MLP方式：拼接这两个输入向量，喂给一个多层感知机，让多层感知机只有一个输出。
• Neural Tensor 网络，类似MLP，但更加复杂一点。

下面介绍几个使用上面提到的方式的模型。

来自论文Convolutional Neural Network Architectures for Matching Natural Language Sentences

它用CNN作为特征提取函数，用MLP作为匹配函数。比较简单，我们再看复杂一点的。

来自论文Improved Representation Learning for Question Answer Matching

把LSMT+Attention+Pooling作为模型中的$g$，即特征提取函数。
首先分别用两个BI-LSTM提取query和候选response中每个词的表示，然后比如把query中每个词的表示做池化，利用这个结果去response中每个词的表示上做Attention，即使query和response相互交互，得到更丰富的语句表示。最后计算这两个语句表示向量的余弦距离。

上面这些做法的不足在于，提取特征的时候没有让query和response有足够多的交互，下面是一个解决方法：

主要目的在于试图提取出query和response的混合特征。首先分别得到query和response中每个token的词向量，然后使用交互函数$f$来综合query和response的词向量，进行充分交互(计算相似度)得到一个交互表示矩阵，该矩阵中有query中每个token和response每个token交互的得分。接着通过一个汇聚函数$g$进行压缩得到一个交互向量(卷积/池化操作)。最后通过匹配函数$h$得到匹配得分。
这种套路我们称为框架2，即基于message-response交互匹配。这种方式的好处是query和response会有一个充分的交互机会，期望得到更好的表示。

具体如何选择$f,g,h$呢？比较有空间的只是$f$和$g$函数。

主要做法可以分为两类，分别是基于相似度矩阵的做法(similarity matrix-based)和基于注意力的做法(attention-based)。前者是我们上面介绍过的方法；后者的交互变成了一系列的注意力操作，对于q(query)和r(response)，把r中的每个token作为注意力计算中的query，与q(作为注意力中的key和value)去计算注意力得分，并加权和得到r中同等数量的向量，然后依次喂给RNN得到定长的表示向量。

可以看到还是用到了RNN，并行度不好。其实整个可以用transformer替换，可以对比下效果。

来自论文Text Matching as Image Recognition

这篇论文是首次提出将文本匹配看成是图片识别思想，即叫query和response的相似度表示成相似度矩阵，然后进行卷积操作，最后计算匹配得分。

我们介绍了两个框架，那它们有什么优缺点呢？
从效果来看：Message response interaction 大于
从效率来看：Sentence embedding 大于 Message response interaction

但在实践中一般先保证效率，如果效率保证的情况下，尽量用效果好的。毕竟用户提了一个问题后期望2-3秒内有响应，而不是等10多秒。

多轮回复选择

比如上图的场景中，考虑上下文"Our English lessons are free"和"What lesson?"等就不行，因为前文中机器人说了在上海有一个drum class，显然是与drum有关且知道是什么课程的。而回复"Yes, please bring your drum"显然机器人是知道了对话历史信息。这种情况下属于多轮回复选择。

但考虑对话上下文有一些挑战

• 层次化的数据结构
  • 每句话由一些token组成，每段话由句子组成
• 信息冗余
  • 对话过程中很可能出现对于回复选择没用的句子
• 逻辑自洽
  • 回复选择中的语句顺序很重要
  • token和句子间存在长期依赖
  • 需要合适的回复

这些解决方法也可以分为两种framework。
我们先来看第一种framework。

这种框架，或者说这种套路的做法是把对话历史拼成一个长的(输入)序列(context embedding)，得到context vector，然后当成单轮回复选择用response vector去进行交互匹配。
这类方法下如何得到context embeding、以及如何生成context vector就很重要。
下面我们来看几个例子。

来自论文 The Ubuntu Dialogue Corpus: A Large Dataset for Research in Unstructured Multi-Turn Dialogue Systems ，作者们收集了Ubuntu论坛中的相关技术问题多轮对话。
同时提出了一个基准模型，用LSTM最后一个隐藏状态作为候选response的向量表示response vector。通过拼接所有对话历史中的句子成一个很长的句子，然后也把这个长句子喂给一个LSTM，也用这个LSTM最后一个时间步的隐藏状态当成整个长句子的向量表示，即context embedding/context vector。最后用Bilinear模型匹配这两个向量。

这篇工作重点是数据集，而不是这个模型，数据集产生的影响远比这个模型要大。

来自论文 Multi-view Response Selection for Human-Computer Conversation

使用了一个层次化的循环神经网络，第一层是词级别的GRU(RNN)，把对话历史中的每个句子的所有词向量拼接起来，当成一个输入序列喂给RNN，在RNN得到的输出上做了卷积操作，分别得到对话历史中句子的表示；然后把这些句子的表示向量拼接起来，当成一个输入喂给另一个句子级别的GRU，用最后时间步的隐藏状态当成句子粒度的整个对话历史的表示向量。同时用词级别RNN的最后一个时间步的隐藏状态当成词粒度的对话历史的表示向量。
对于response，也分别用词级别和句子级别的RNN来做。然后分别融合对话历史和response不同级别的表示向量，去做Bilinear匹配。

但现在有了预训练语言模型，我们可以把对话历史拼接成一个长的序列，喂给BERT来得到对话历史的表示向量。

下面我们来看framework 2。

套路2认为套路1的方法有明显的缺点，即response仅仅适合context vector做了交互，在套路1中对对话历史提取出一个表示向量，对response提取出一个表示向量，然后直接做匹配。那么缺点就是在计算对话历史的表示向量时，没有考虑候选的response。

而套路2让候选的response和对话历史中的每句话都产生交互，得到一个交互后的表现向量。融合交互后的结果去计算匹配分数。

我们来看下这个套路对应的哪些出色的模型。

来自论文 Sequential Matching Network: A New Architecture for Multi-turn Response Selection in Retrieval-Based Chatbots ⭐

对于包含$n$句话的对话历史，想计算一个response $r$和它们的匹配分数。
首先把每句话中的词映射成词向量，然后把每个句话的词向量都喂给一个GRU得到每个词更好的词向量表示。接下来做了一个叫做Utterance-Response匹配的事情，实现了我们介绍套路2中的$f$函数。

如何实现的呢？其实我们也见过。就是用response中每个token对应的词向量和对话历史语句中每个token的词向量计算相似分数，得到$n$个相似矩阵。然后对这$n$个相似矩阵做卷积，得到$n$个新的表示向量。这么做的目的就是得到了融合response的对话历史语句表示。

同时作者也设计出来一个multi view。把GRU输入的词向量之间也计算出一个相似矩阵，称为Word Pairs。GRU输出的向量计算出来的称为Segment Pairs。

然后分别进行卷积和池化操作得到$n$个表示向量。此时用另外一个GRU得到新的表示向量，来计算匹配分数。

这篇文章的思路启发影响了后面的很多人。

基于预训练语言模型

随着BERT的出现，我们如何应用它到检索式对话系统中呢。有一个影响力很大的19年的工作：

来自论文 ConveRT: Efficient and Accurate Conversational Representations from Transformers ⭐

这篇工作提出了两套模型，分别应用于单轮和多轮场景下的对话回复选择。上图是单轮场景下的。
它是一个以效率为优先的双塔模型，计算用户的query和候选的response之间的相似度得分。
具体地，把query和response都喂给共享参数的Transformer，然后用两个不共享参数的前馈网络分别得到query和response的表示向量，最后将它们进行点积。

双塔模型的优点在于可以预先计算出所有response的表示向量并缓存下来，然后来了新的query之后，只需要计算query的表示向量。

多轮场景如上图所示，变成了一个三塔模型，从左到右，分别对应用户当前输入input $x$、候选response $y$、对话历史 input $z$。
这篇工作把对话历史中的最后一句话当成用户当前的输入，把除了最后一句话的其他(有限的)语句当成对话历史。
这样做的好处是体现出了对话历史中的最后一句话的重要性。
得到这三个输入后，喂给Transformer模型，分别得到这三个输入的向量表示，然后让input $x$和input $z$分别与候选response表示$y$计算点积得到匹配得分，同时也对input $x$和input $z$计算了均值，得到$h_{x,z}$，用它和$h_y$计算点积作为最终的匹配得分。

这篇工作取得了当时检索式对话系统的一个SOTA成果。

基于生成式的闲聊对话系统

通常为了生成句子，我们都要建模句子的语言模型$p(y|x)$，像GPT3这种自回归语言模型取得了非常好的结果。
重点是如何去建模seq2seq模型中的概率分解式。

首先如何建模输入序列$x$的表示，最简单的做法是喂给RNN用最后一个隐藏状态表示这个输入序列；更复杂一点的有对整个RNN时间步的输出做了一个平均或基于注意力的加权平均。

更复杂的就是维护了不同级别的表示，比如有词级别和语句级别的。我们在上面也见过。

但这些做法随着预训练语言模型的出现，都落伍了。

来自论文 TransferTransfo: A Transfer Learning Approach for Neural Network Based Conversational Agents ⭐

这篇工作的作者是第一个把预训练语言模型用到对话生成中的，后续几乎类似的工作都follow了作者的做法。

其实想法很简单，把对话生成模型看成语言模型，把所有的对话历史拼接成一个长序列，然后让预训练语言模型去预测句子的下一个token。

对于新来的对话上下文，扔到我们训练好的模型中，就能得到这个对话上下文的一个补全。
但这篇论文中还涉及到其他技巧，除了语言模型的损失之外，还有一个对比的损失。在给定对话历史上下文的情况下，同时构建出合法的response和不合法的response，分别是正样本和负样本。用这个正负样本去训练一个二分类器，类似BERT中的NSP任务，来强化模型的能力。不过后来其他学者揭示，这样的损失对对话生成没有什么帮助。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-608090.html

参考

1. 贪心学院课程
2. Convolutional Neural Network Architectures for Matching Natural Language Sentences
3. Improved Representation Learning for Question Answer Matching
4. Text Matching as Image Recognition
5. The Ubuntu Dialogue Corpus: A Large Dataset for Research in Unstructured Multi-Turn Dialogue Systems ⭐
6. Multi-view Response Selection for Human-Computer Conversation
7. Sequential Matching Network: A New Architecture for Multi-turn Response Selection in Retrieval-Based Chatbots ⭐
8. ConveRT: Efficient and Accurate Conversational Representations from Transformers ⭐
9. TransferTransfo: A Transfer Learning Approach for Neural Network Based Conversational Agents ⭐

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