对话机器人-检索与生成模型_基于生成式大模型的智能客服系统

综述

从应用的角度来说，对话机器人可以分为三个类别，分别是闲聊机器人，qa机器人以及任务型机器人。本系列主要介绍闲聊机器人。由于本文的内容主要是对对话机器人做一个简单的介绍，所以都是一些简单的介绍，详细的内容后面后有介绍。

目录

检索式对话模型

1. 检索式对话模型（1）

• 主要介绍bm25，LCLR，DSSM模型，deepMatch模型以及cnn-cnt模型。

2. 检索式对话模型（2）

• 主要介绍ARC-I，ARC-II，CDNN模型，BLSTM模型以及CNTN模型。

3. 检索式对话模型（3）

• 主要介绍QA-LSTM以及变种，CLSM模型，Dual Encoder模型，AP-CNN,AP-biLSTM，以及HD-LSTM

4. 检索式对话模型（4）

• 主要介绍HD-LSTM模型，HyperQA模型，BiMPM模型，Compare-aggregate Model，IWAN模型以及MCAN模型。

生成式对话模型及相关技术

1. transformer模型

• 主要介绍了transformer模型的Input，encoder，decoder，位置编码以及attention机制

2. 解码策略介绍

• 主要介绍了greedy，beam search，top-k，top-p以及非自回归解码策略（mask predict等）

3.解码tricks介绍

• 主要介绍了一些解码中使用的技巧，包括了blocking，Prefix Constraints，predictive length等方法介绍。

4.位置编码介绍-系列1

• 主要介绍一些位置编码

5.预训练加速技巧介绍篇(免费)

• 主要介绍一些预训练的相关技巧以及一些框架, 比如说deepspeed, megatron, 以及模型并行, 数据并行和流水线并行, 以及ZeRO的内存优化技术等.

6.强化学习系列之Policy Gradient算法

• 主要介绍一些强化学习中policy gradient算法。

7.强化学习之Q-learning算法

• 主要介绍一些强化学习中Q-learning算法。

预训练模型介绍

一 QA机器人

问答机器人主要功能是在知识库找到用户提问的问题的答案。主要用于智能客服等。一般来说问答机器人是不涉及多轮，主要是针对某一个领域的问答。构建一个问答机器人，第一步是要构架一个高质量的FAQ 语料集，语料集中应该包括大量高质量的Q-A对。第二步，就是做语义匹配的工作，主要有针对用户query与Q的匹配，用户query与A的匹配，或者是融合二者，针对用户query与Q的匹配的同时，也注重用户query与A的匹配。

二 任务型机器人

任务型机器人是针对某类特定任务开发的机器人，主要功能是解决某类问题，比如说订机票，订餐等。
任务型对话主要可以分为五个模块。主要有ASR，NLU，对话管理，NLG，TTS这五个模块，如下图所示：

• ASR主要是将人的语音转化为文本的形式。
• NLU主要是理解用户query的含义。NLU主要分为两个部分，一个是用户的意图或者query的domain区分，另一个是slot filling。
• 对话管理主要包含了两个部分，分别是DST（dialogue state tracking）和policy learning。DST主要作用是跟踪对话的状态，而policy learning作用是根据对话的状态来采取对应的策略。
• NLG主要是回复的生成。可以是模型生成的回复，也可以是固定的回复，或者是根据槽位填充的回复。
• TTS是将文本形式的回复转变为语音的形式。

三 闲聊机器人

3.1 简介

闲聊机器人是在开放域中回答用户没有目的的问题。它的主要功能是同用户进行闲聊对话，一定程度的排解用户的情感需求。因为闲聊本身的属性，所以针对闲聊机器人的回复一般没有明确的评价标准。不过，从整体上看，闲聊对话主要的两个标准是拟人化以及对话参与度[1]。

3.2 方法

闲聊机器人的实现主要有三种方法，分别是基于检索式的方法，基于生成式的方法以及基于检索以及生成的方法。目前来说，基于检索式的方法比较成熟，而基于生成式的方法效果并不是特别好。

3.2.1 基于检索式的方法

基于检索式的闲聊机器人包括了多轮和单轮这两个方向。这里主要介绍单轮的检索式模型，针对单轮的检索式对话机器人，从本质上来说，这是个query和reply的语义匹配问题。所以实现的时候，多数的方法也是从这个角度出发的。
1.方法
基于检索式的对话机器人，顾名思义，是首先通过用户的query在语料库中检索，这里的语料库存储的是<post, response>形式的pair。因此，当用户的query过来后，会利用query检索语料库中的post，然后得到多个<post, response>对。然后利用rank模型（语义匹配模型）对query和response打分。最后利用打分的结果得到相应的回复。
2.语义匹配模型
首先，语义匹配是一个很有挑战性的问题，它不仅仅涉及到word的维度，更是涉及到term，sentence的维度，不仅如此，由于语言的复杂性，语义匹配的复杂度不言而喻。因此目前大部分的语义匹配都是基于特征的维度，不管是character，word，tokens或者sentences的特征。或者是多个特征的融合。所以特征提取器的使用直接影响了语义匹配的效果。目前主流的特征提取器包括了CNN，LSTM以及self-attention。
然后，从模型的角度来说，目前主要的模型有两种，一种是representation learning，一种是match function learning。

• 1） representation learning方法
  这类方法的主要思想是首先学习到query和reply的语义表示，然后利用一些度量方法计算二者的相似度，比如说cosine similarity，点乘,NTN,EUCCOS[2]等。
  
• 2） match function learning方法
  这类方法主要是首先融合low level的特征，然后将融合后的特征通过各种match pattern。与representation learning方法的主要区别就是，match function的方法主要是先做特征的组合，然后进行相应的特征提取等操作。
  
  3.优缺点
  1）优点：效果好与生成式的方法，基本能够找到好的reply。回复质量比较依赖语料，只要语料质量高，一般都能得到不错的回复。
  2）缺点：对话机器人给出的回复只能是语料里面能检索到的回复。整个系统比较复杂，有许多其它的工作，并不是端到端的系统。

3.2.2 基于生成式的方法

1.介绍
基于生成式的对话模型，主要的含义是用户给出一个query，然后通过端到端的方式，让模型生成一个reply。目前这类方法使用的模型基本都是基于seq2seq架构[3]。seq2seq模型输入是一个序列，输出也是一个序列。它的输入和输出的长度是可变的。
2.方法结构
seq2seq模型主要包含了两部分，分别为Encoder和Decoder。其中Encoder的作用主要是将query编码成句向量，而Decoder的作用是根据query编码后的向量，生成reply。除此之外，在seq2seq经常使用的模块还有attention和beam-search等。主要结构如下图所示：

1. Encoder:将一个可变程度的序列变为一个固定长度的向量。观察上图的左半部分，Encoder 的输入是各个分割好的token，然后通过LSTM或者self-attention这个结构对各个step的输入进行编码，
2. Decoder:将固定长度的向量转变为一个可变长度的序列。同样观察上图，Decoder的输入是 w x y z, 训练的时候输出是w x y z ,在infer的时候主要是使用beam-search得到输出。

3.优缺点
1）优点：生成式的模型能够生成语料里面没有的回复，而且整体的结构比较简单，只要训练好模型后，就能直接得到相应的回复。
2）缺点：生成式模型生成的回复比较偏通用回复，并且生成的回复会有跟query不想关的情况。

3.2.3 基于检索式和生成式的方法

除了上面介绍的两种方法外，最近也有一些工作是将检索式和生成式两种方法融合起来。比如说AliMe chatbot[4],利用seq2seq模型生成回复，检索回来的回复会使用rerank模型进行打分，如果打分低于设定的阈值，就会使用seq2seq生成的回复作为给用户的回复，否则使用检索回来的回复作为用户的回复。

专栏系列介绍

专栏后面的内容主要会围绕检索式对话系统，生成式对话系统以及用到的一些技术。后续分享的内容也会在本文中总结，并会给出相应blog的链接。

引用文献

[1] What makes a good conversation? How controllable attributes affect human judgments, NAACL.2019
[2] A Compare-Aggregate Model for Matching Text Sequences, ICLR.2017
[3] Sequence to Sequence Learning with Neural Networks,NIPS,2014
[4] AliMe Chat: A Sequence to Sequence and Rerank based Chatbot Engine,ACL,2017
[5] A Survey on Dialogue Systems: Recent Advances and New Frontiers.2017