任务型对话（一）—— NLU/SLU（意图识别和槽值填充）
1，概述
任務(wù)型對話系統(tǒng)越來越多的被應(yīng)用到實際的場景中，例如siri，阿里小密這類的產(chǎn)品。通常任務(wù)型對話系統(tǒng)都是基于pipline的方式實現(xiàn)的，具體的流程圖如下：
整個pipline由五個模塊組成：語音識別；自然語言理解；對話管理；自然語言生成；語音合成?，F(xiàn)在越來越多的產(chǎn)品還融入了知識庫，主要是在對話管理模塊引入。在這里除了語音識別和語音合成模塊不屬于自然語言處理范疇且屬于可選項之外，其他的三個模塊都是必要的。
自然語言理解（NLU）：主要作用是對用戶輸入的句子或者語音識別的結(jié)果進(jìn)行處理，提取用戶的對話意圖以及用戶所傳遞的信息。
對話管理（DM）：對話管理分為兩個子模塊，對話狀態(tài)追蹤（DST）和對話策略學(xué)習(xí)（DPL），其主要作用是根據(jù)NLU的結(jié)果來更新系統(tǒng)的狀態(tài)，并生成相應(yīng)的系統(tǒng)動作。
自然語言生成（NLG）：將DM輸出的系統(tǒng)動作文本化，用文本的形式將系統(tǒng)的動作表達(dá)出來。
我們接下來將會詳細(xì)討論這四個模塊（NLU，DST，DPL，NLG）。
2 意圖識別和槽值填充
舉一個簡單的例子，以一個詢問天氣的任務(wù)型對話為例，根據(jù)專家知識，我們會預(yù)先定義該任務(wù)的意圖和相應(yīng)的槽，這句話該怎么理解呢？
比如用戶輸入：“今天深圳的天氣怎么樣？”，此時用戶所表達(dá)的是查詢天氣，在這里我們可以認(rèn)為查詢天氣就是一種意圖，那具體查詢哪里的天氣，哪一天的天氣？在這里用戶也傳遞出了這些信息，（地點=深圳，日期=今天），而在這里地點和日期就是信息槽。
在一個任務(wù)型對話系統(tǒng)中會含有多種意圖和槽值，對于意圖識別來說本質(zhì)上就是一個文本分類的任務(wù)，而對于槽值填充來說本質(zhì)上是一個序列標(biāo)注的任務(wù)（采用BIO的形式來標(biāo)注）。
還是以“今天深圳的天氣怎么樣？”為例，在意圖識別時用文本分類的方法將其分類到“詢問天氣”這個意圖，而在做槽值填充時采用序列標(biāo)注的方法可以將其標(biāo)注為：
今 天 深 圳 的 天 氣 怎 么 樣
B_DATE I_DATA B_LOCATION I_LOCATION O O O O O O
除了上述兩個主要的內(nèi)容，NLU中還會涉及到領(lǐng)域識別，語義消歧等。
3 相關(guān)技術(shù)方案
關(guān)于意圖識別和槽值填充既可以作為兩個單獨的任務(wù)處理，也可以聯(lián)合處理。由于兩個任務(wù)之間的存在較大的相關(guān)性（意圖和槽值之間有相關(guān)性），因此聯(lián)合建模的效果一般會更好。接下來我們將介紹一些相關(guān)的論文：
論文一：A Joint Model of Intent Determination andSlot Filling for Spoken Language Understanding
先上論文的模型結(jié)構(gòu)圖，具體如下：
1）模型結(jié)構(gòu)
給定一個用戶輸入的句子$S = {w_1, w_2, ..., w_T}$，在這里$w_i$表示句子中第$i$個詞，而$T$表示句子的長度。每個詞使用詞向量表示為$e(w_i)$，作者在這提出之前有相關(guān)工作表明使用上下文輸入的方式可以提高槽值填充的表現(xiàn)，在這里也引入了這種做法，具體的如下，將$t$時刻的輸入由$w_t$轉(zhuǎn)換成$x_t$，$x_t$的表達(dá)式如下所示：
在上面式子中$d$表示窗口的大小，除此之外，作者還認(rèn)為引入命名實體對槽值填充的結(jié)果也會有提升，因此對$x_t$進(jìn)一步升級，其表達(dá)式如下：
上面式子中$e'(n_t)$表示$t$時刻下的詞對應(yīng)的命名實體的向量嵌入，$c$表示命名實體的窗口大小，個人覺得這種做法在實際項目中并不實用，雖說作者證明了在ATIS數(shù)據(jù)集（一個航班查詢的對話集，主要用于意圖識別和槽值填充的實驗中）上確實有提升，但現(xiàn)實中可能命名實體的準(zhǔn)確率就很難有保障，這種情況會不會反而導(dǎo)致槽值填充的結(jié)果下降呢？
輸入定義好了之后，再來看看網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，文中的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)是用了Bi-GRU，對前向后向的輸出采用拼接的方式。因此輸入$x_t$，對應(yīng)隱層的輸出$h_t$的表達(dá)式如下：
在兩個子任務(wù)的輸出如下：
上面式子中，$y_t^s$ 表示槽值填充的輸出，$y^u$表示意圖識別的輸出，其中$h^u$是對隱層輸出最大池化的結(jié)果。其表達(dá)式如下：
2）定義損失
采用兩個子任務(wù)的損失來建立統(tǒng)一的聯(lián)合損失，首先來看下意圖識別的損失表達(dá)式：
意圖識別是一個多分類問題，采用交叉熵作為損失函數(shù)，在這里$l^u$表示句子的真實意圖。
槽值填充的損失定義的比較復(fù)雜，在這里引入了一個矩陣$A$來表示各槽值之間的概率轉(zhuǎn)換情況，這個矩陣是可以被訓(xùn)練的。作者給出了一個衡量每條序列的分?jǐn)?shù)表達(dá)式，具體如下：
在上面式子中，$A_{l_{t-1}l_t}$表示從$l_{t-1}$轉(zhuǎn)移到$l_t$的概率，因為$l_t$是未知的，因此這里應(yīng)該是一個長度為$T$的概率分布，這個其實類似于RNN的原理，從$h_{t-1}$到$h_t$的做法。$y_t^s(l_t)$是在$t$時刻softmax的結(jié)果，也是一個長度為$L$的概率分布向量。但是對于所有時間步的輸出直接相加，這一操作完全沒看懂，這里講道理是不是也應(yīng)該對$A_{l_{t-1}l_t} + y_t^s(l_t)$求交叉熵再相加呢？
定義完上面的表達(dá)式之后，槽值填充的損失函數(shù)為：
其中：
最終整個模型的損失函數(shù)如下：
參數(shù)$alpha$是用來調(diào)節(jié)意圖識別和槽值填充的損失的權(quán)重的。
論文二：Attention-Based Recurrent Neural Network Models for Joint Intent Detectionand Slot Filling
這篇論文引入了encoder-decoder框架和attention機制來聯(lián)合建模意圖識別和槽值填充兩個子問題，同樣首先先來一張圖：
上面三幅圖分別表示在decoder時不同的處理方式：
a) 沒有線性輸入，只有attention輸入，線性輸入這個怎么理解呢？在序列標(biāo)注中是線性解碼的，也就是說在$t$時刻decoder和$t$時刻encoder的相關(guān)性最大，其實拋開encoder-decoder框架就是序列標(biāo)注的框架，如圖a中解碼時的輸入只有$c_i$（attention的結(jié)果），沒有$h_i$（encoder的隱層輸出）。
b) 只有線性輸入，沒有attention輸入。
c) 既有線性輸入又有attention輸入。
這篇論文整體上沒有什么新奇的結(jié)構(gòu)，都是我們熟悉的結(jié)構(gòu)，因此不在對模型的結(jié)構(gòu)展開講。在這里引入的attention對槽值填充的結(jié)果并沒有明顯提升，這也證明了一點序列標(biāo)注問題是個線性解碼問題，attention這種機制并沒什么用，但是在意圖識別任務(wù)上引入attention還是有一些提升的。
論文三：A Bi-model based RNN Semantic Frame Parsing Model for IntentDetection and Slot Filling
1）模型結(jié)構(gòu)
這篇論文還是比較有特點的，在這里的聯(lián)合建模并沒有對兩個任務(wù)共享模型參數(shù)，而且訓(xùn)練時也不是把兩個任務(wù)的損失合并成一個統(tǒng)一的損失來同步訓(xùn)練，而是采用了異步訓(xùn)練的方式。此外論文在普通框架和encoder-decoder框架上試驗。這兩種框架的性能差異不大，encoder-decoder會稍微高一點點。具體來看下模型結(jié)構(gòu)，結(jié)構(gòu)圖如下：
上圖中a是采用了decoder解碼，而b是沒有采用decoder解碼。
給定一個句子序列${x_1, x_2, x_3, ......, x_n}$，每個詞都用詞向量表示，給定兩個Bi-LSTM模型，模型的隱層神經(jīng)元個數(shù)相同。首先來看圖a中的表達(dá)式。
a ) with decoder
意圖識別表達(dá)式：
上面式子中第一個式子有一個錯誤，式子中的$n-1$應(yīng)該是$t-1$。第一個式子中$s_t^1$表示$t$時刻decoder的隱層輸出，其中1表示意圖識別。$h_{t-1}^1$表示意圖識別encoder模型在$t-1$時刻的隱層輸出，$h_{t-1}^2$表示槽值填充encoder模型在$t-1$時刻的隱層輸出。第二個式子就是利用最后時刻的輸出來分類。
槽值填充表達(dá)式：
上面式子中各參數(shù)的含義和意圖識別中的一樣，但槽值填充每個時刻都會decoder一個結(jié)果。
b) without decoder
不含decoder的表達(dá)式相對來更簡單，就不做過多的解釋了，具體如下：
意圖識別表達(dá)式：
槽值填充表達(dá)式：
2）損失函數(shù)
在這里采用異步訓(xùn)練的方式分別訓(xùn)練兩個子任務(wù)，首先意圖識別的損失函數(shù)如下：
這里就是一個交叉熵?fù)p失函數(shù)。
槽值填充的損失函數(shù)：
同樣也是一個交叉熵?fù)p失函數(shù)。
具體的異步訓(xùn)練過程也很簡單，給定一個batch數(shù)據(jù)集$X_i$，先將$X_i$和$h^2$（槽值填充的隱層輸出）輸入到意圖識別模型中，通過$L_1$損失函數(shù)來訓(xùn)練意圖識別模型，然后再將$X_i$和$h^1$輸入到槽值填充模型中，通過$L_2$損失函數(shù)訓(xùn)練槽值填充模型。作者認(rèn)為這種異步訓(xùn)練的方式可以減小兩個任務(wù)之間共享模型的負(fù)作用，之引入了隱層的信息，且用兩個損失函數(shù)來分別訓(xùn)練模型。
論文四：A Model of Zero-Shot Learning of Spoken Language Understanding
在實際任務(wù)中，我們可能沒這么多的對話數(shù)據(jù)，因此遷移學(xué)習(xí)在任務(wù)型對話系統(tǒng)中的研究也很多，不論是NLU還是DST，DPL中。
其實上面對意圖識別和槽值填充兩個子任務(wù)聯(lián)合建模也是一種遷移學(xué)習(xí)，但本文提出了一種更極端的環(huán)境下的遷移學(xué)習(xí)——zero-shot。
zero-shot的定義是：利用標(biāo)簽在語義空間的相似性，利用已有的標(biāo)注數(shù)據(jù)對在標(biāo)注數(shù)據(jù)中不存在的類別進(jìn)行分類。
首先定義下論文中的輸入輸出，論文的輸入是一個句子$S$，輸出是一個用戶的對話動作，可以表示為：
$act type(attribute type = attributevalue)$
舉個例子$inform(food=chinese)$，其實這個對話動作可以理解為意圖和槽值的組合。像這樣的對話動作在訓(xùn)練集中有限的，因此對于訓(xùn)練集來說可以看作是一個多類別分類的問題，但是隨著在現(xiàn)實中可能存在很多的對話狀態(tài)并不在訓(xùn)練集中，這樣用傳統(tǒng)的方法就無法很好的泛化到實際的環(huán)境中，例如對于food這個槽，其對應(yīng)的值有很多個，而訓(xùn)練集只能覆蓋一部分。要解決該問題就需要用到zero-shot方法。
1）模型結(jié)構(gòu)
首先給出模型結(jié)構(gòu)圖：
首先對模型的輸入和標(biāo)簽分別編碼用向量表示：
輸入編碼：
上面式子中$phi(U_i)$表示句子中第$i$個位置的編碼結(jié)果，$w_i$表示當(dāng)前詞，$w_j$表示前一個詞，$w_k$表示后一個詞，而$w_h$表示通過依存分析得到的和$w_i$相關(guān)的中心詞。
標(biāo)簽編碼：
在標(biāo)簽編碼時對act-type，attribute-type，attribute-value分別用詞向量表示，然后利用上面的式子將三者融合在一起作為標(biāo)簽的編碼結(jié)果。
2）損失函數(shù)
在這里將多分類問題轉(zhuǎn)換成對每個標(biāo)簽的二分類問題，其損失函數(shù)如下：
這個損失函數(shù)是不是很熟悉，像極了SVM，在上面的模型結(jié)構(gòu)圖中也表明了這一點，在對每個標(biāo)簽做二分類時不僅要分開還要間隔最大化。在上面的式子中$y = {1, -1}$如果時正類則為1，負(fù)類則為-1。我們再來看看這個式子：
實際上就是計算句子和標(biāo)簽的相似度。因此問題的本質(zhì)上類似于訓(xùn)練一個計算相似度的模型，之后在預(yù)測時根據(jù)句子和標(biāo)簽的相似度來進(jìn)行分類，這樣就不需要訓(xùn)練集中包含該標(biāo)簽了。
除了這些論文之外，還有很多不錯的論文都值得去讀，尤其是在遷移學(xué)習(xí)這一塊，感覺其應(yīng)用價值很高，畢竟在工業(yè)界少樣本是普遍存在的現(xiàn)象。
總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的任务型对话（一）—— NLU/SLU（意图识别和槽值填充）的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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