Fine-grained Post-training for Improving Retrieval-based Dialogue Systems-论文阅读

啥时候才能确定方向

已于 2022-03-30 15:10:50 修改

阅读量1.7k

点赞数 1

文章标签：自然语言处理 bert

于 2022-03-13 19:22:32 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_44125942/article/details/123464099

版权

本文提出了一种针对检索式对话系统的细粒度后训练方法，通过将对话拆分为短的上下文-回答对，增强模型对内部话语交互的学习，同时引入话语关联分类（URC）任务，以理解对话中语句的语义关联和连贯性。实验结果显示，这种方法在三个基准数据集上取得显著优势，证明了其在响应选择任务上的有效性。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

Fine-grained Post-training for Improving Retrieval-based Dialogue Systems-论文阅读
改进基于检索的对话系统的一个细粒度后训练的方法
发表会议：2021 ACL的北美单元
原文链接：https://aclanthology.org/2021.naacl-main.122.pdf

摘要(翻译)：
当使用预先训练好的语言模型时，基于检索的对话系统表现出优异的性能，其中包括来自transformers（BERT）的双向编码器表示。在多轮反应选择过程中，bert注重训练多话语语境与反应之间的关系。然而，当考虑语境中每个话语之间的关系时，这种训练方法是不够的。这导致了一个问题，即不能完全理解选择响应所需的上下文流。为了解决这个问题，我们提出了一种新的细粒度后训练（post-training）方法，该方法反映了多回合对话的特点。具体来说，该模型通过在对话会话中训练每个简短的语境-回答对来学习话语层面的交互。此外，通过使用一个新的训练目标，即话语关联分类（URC），该模型理解了对话话语之间的语义关联和连贯性。实验结果表明，我们的模型在三个基准数据集上都达到了新的水平，具有显著的优势。这表明细粒度后训练方法对于响应选择任务非常有效。

工作：
1、新的细粒度后训练（post-training）方法-》将整个对话分成多个短上下文-回答对来训练模型。
1、话语关联分类URC-》理解话语间的语义关联，将给定话语和目标话语之间的关系分类为更细粒度的标签。

一、介绍
将整个对话分成多个简短的上下文-回答对的好处：
1、模型可以学习内部话语之间的相互作用，逐渐扩展和学习话语之间的关系（自我关注）
2、模型可以更准确的捕捉话语之间的关系。一般的，与回答相关的话语都位于靠近回答的地方。
话语关联分类URC：
提出URC，将目标话语分三类：随机、语义相似、下一句

三、模型
3.1 问题描述
数据格式：在这里插入图片描述
其中：
Ci：上下文，包含多条语句（uj）

（M表示话语最长长度）
Ri：答案语句（一个句子）
Yi：标签，{0，1}
对于给定的上下文-回答对(ci, ri)，算出ci和ri的匹配度。
3.2 模型结构
在这里插入图片描述

输入：x={ [CLS], SeqA[SEP], SeqB[SEP] }，其中A和B分别为ci和ri，经过位置、段和标记嵌入后输入BERT，获得BERT的输出T[·]，T[CLS]为ci-ri对的聚合表示（aggregate representation），将T[CLS]输入一个单层神经网络获得ci和ri的匹配得分gure(ci, ri)：
在这里插入图片描述

Wfine：用于微调的可训练参数
模型损失函数使用交叉熵损失函数：
在这里插入图片描述
3.4 训练过程
1）特色：
1、将对话分为多个短上下文-回答对(sci, ri)：
把每句话看成一个回答(ri)，将它之前的k句话看做上下文(sci)，对每个(sci, ri)进行训练。
2、将URC作为训练目标之一：
将答案分为三个标签：随机的语句（随机）、同对话中的其他问答（语义相似）、目标答案（下一句）。
在这里插入图片描述

2）训练过程：
输入数据：Uj={ uj, uj+1, uj+2, …, uj+k-1,uj+k }(从j+k=1开始)，其中，{uj, uj+1,…, uj+k-1} 组成sc，uj+k为rj+k (ut)，则模型输入为：
在这里插入图片描述
最后得分为：gure(sc, ut)。
URC的损失函数为：

此外，训练时还用了MLM，所以模型损失函数为：

四、实验
4.1 数据集
1、Ubuntu对话数据集（英文）
2、Douban对话数据集（中文）
3、E-Commerce数据集（中文）
*下载地址在论文里，全在Google上
示例（E-Commerce）：
在这里插入图片描述
数据集信息：

4.2 评价指标
1） R10@k：从10个候选中选出k个，正确答案包含在k个中的概率。
2） MAP：平均精度均值，用多个不同种类的查询对它进行测试，每个查询的结果计算一个AP值，把所有AP取平均值就是系统的MAP。
3） MRR：标准答案在被评价系统给出结果中的排序取倒数，再对所有的问题取平均。
4） P＠1：第一个结果的准确度，对每个查询的结果算P@1，取这些值的平均值作为系统的P@1.
4.3 基线选择（待完成）
4.4 实验结果：
在这里插入图片描述
五、进一步分析（待完成）
六、实现过程（待完成）

这个排版实在太痛苦了！！！为什么不能调图片的大小！！