飞桨对话模型工具箱（二）：对话自动评估模块ADE

导读：人机对话是人工智能的重要挑战，近年来获得了学术界和工业界的广泛关注。为了帮助广大开发者们更快捷地实现对话系统的开发，飞桨在自然语言处理模型库（PaddleNLP）中开源了对话模型工具库，内置了对话通用理解模型（DGU）和对话自动评估模块（ADE）。 在上一篇文章中，我们已经为大家介绍了对话通用理解模型（DGU）。在本篇文章中，将为大家介绍对话自动评估模块（ADE）。

 

1.  对话自动评估

 

随着对话系统的不断发展和成熟，如何评价对话系统的回复质量，成为了一个新的研究方向。

 

对话自动评估技术，能够帮助企业或个人快速评估对话系统的回复质量，减少人工评估成本，具有重要的商业意义。

 

例如，在客服领域，对话自动评估技术可以应用于客服服务质量的评估，判断是否存在答非所问等情况，能够帮助电商管理者进一步了解客服人员的服务水平，从而辅助制定管理决策。

 

在人机对话领域，对话自动评估技术也可以用于评估机器人的回复质量，作为对话系统优劣的一个辅助判断标准，成为对话系统改进的参考指标。

 

2.  飞桨ADE模块介绍

 

2.1.   模型介绍

 

飞桨对话自动评估模块（ADE），主要用于评估开放领域对话系统的回复质量。

 

它的输入是文本对（上文，回复），输出是回复质量得分。

 

考虑到匹配任务（预测上下文是否匹配）与自动评估任务之间的天然联系，飞桨ADE模块利用了匹配任务作为自动评估任务的预训练，然后再利用少量标注数据进行模型微调。

 

因此，飞桨ADE模块可以在无标注数据或少量标注数据的情况下使用：

 

1. 在无标注数据的情况下，利用负采样训练匹配模型作为评估工具，实现对多个对话系统回复质量排序。

2. 利用少量标注数据（特定对话系统或场景的人工打分），在匹配模型基础上进行微调，可以显著提高该对话系统或场景的评估效果。

 

飞桨ADE模块内提供了两个模型：

 

1. 匹配模型：context和response作为输入，使用lstm学习两个句子的表示，在计算两个线性张量的积作为logits，然后使用sigmoid_cross_entropy_with_logits作为loss, 最终用来评估相似程度。

2. finetuing模型：在匹配模型的基础上，将sigmoid_cross_entropy_with_logits loss优化成平方损失loss，进行训练。

 

2.2.   效果评测

 

我们以四个不同的对话系统（seq2seq_naive／seq2seq_att／keywords／human）为例，使用对话自动评估工具进行自动评估。

 

1、无标注数据情况下，直接使用预训练好的评估工具进行评估； 在四个对话系统上，自动评估打分和人工评估打分spearman相关系数，如下：

 

对四个系统平均得分排序：

 

2、利用少量标注数据微调后，自动评估打分和人工打分spearman相关系数，如下：

 

3.  飞桨ADE上手指南

 

 

下面将送上代码，手把手地教您如何使用飞桨对话自动评估模块（ADE）。

 

3.1.   安装说明

 

环境依赖：

• Python >= 2.7

• cuda >= 9.0

• cudnn >= 7.0

• pandas >= 0.20.1

• PaddlePaddle >= 1.6.0

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