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浅谈智能问答机器人如何识别你的意图

2020-01-10 10:03:28   作者:AI研究院:Wuziye   来源:“和美信息”微信公众号   评论:0  点击:


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  任务型对话系统主要包括自然语言理解、对话管理和对话生成。其中,自然语言理解指的是分析识别为文本的用户输入,得到用户的意图和输入中的关键信息,包括领域、意图识别、实体识别和槽的提取等。
  随着自然语言处理技术的发展,一些新的方法运用到了自然语言理解中,并取得了不错的效果。本文将针对意图识别这部分,浅谈在参与某项目中的一些经验和思考。
  01.从规则到模型
  以往意图识别主要采用规则系统,规则系统的模板需要人工配置。
  例如,我们需要支持“开空调”的意图,那么可以做如下的配置:
  意图:开空调
  模板:(请|帮我)(打开|启动)(这个|那个)?(空调|冷风机)(啊|吧)?
  用户输入:“帮我打开空调”,即可通过模板匹配到“开空调”意图
  规则系统的优点是可配置,如果需要增加支持的模板,只需在配置系统内加入,这在线上产生重要遗漏时显得尤为重要,能够及时修复。缺点是复杂的语言表述需要更复杂的模板,再考虑到语言的随意性,配置灵活的模板又会使规则系统接受很多本来没有意图的用户输入,降低规则系统的准确率。
  基于机器学习的方法,可以一定程度上弥补这些问题,大幅提高召回率。规则系统结合机器学习,在实际操作中是较为灵活的方案。
  02.无监督方法
  传统方法依赖特征工程,神经网络需要大量标注,如何以较少的标注数据获得较好的模型效果成为了研究和实验重点。
  近年,自监督学习的语言模型研究[1]获得重大进展,各种使用大规模文本语料库预训练的模型层出不穷,这些预训练模型提供了强大的语义表征能力,使得一些无监督方法重新焕发了活力,这里介绍一种使用语言模型+KNN[2]进行意图识别的方法
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  该方法可以在没有人工标注的情况,快速建立预测,同时获得还不错的效果,在某场景中验证准确率达到93%。
  03.有监督样本构造
  当面临复杂语义场景或低容错时,监督学习值得尝试。而对话场景的数据常常是匮乏、昂贵和敏感的,除了人工构造和标注以外,我们需要尽可能的寻找方法获取标注数据。
  有规则模板:对规则系统中的模板按照语法拆分,依据关键词重要程度,采用笛卡尔积方式构建样本,这些样本某种程度上可以用来作为baseline测试集。
  有大量无标注对话语料:采用弱监督方法,使用如Snorkel[3]的工具,基于知识库、模板、字典、句法和专家规则等构建推理逻辑,为无标注数据打上概率标签。
闂傚倸鍊搁崐鎼佸磹閹间礁纾归柟闂寸绾惧綊鏌熼梻瀵割槮缁炬儳缍婇弻鐔兼⒒鐎靛壊妲紒鐐劤缂嶅﹪寮婚悢鍏尖拻閻庨潧澹婂Σ顔剧磼閻愵剙鍔ょ紓宥咃躬瀵鎮㈤崗灏栨嫽闁诲酣娼ф竟濠偽i鍓х<闁绘劦鍓欓崝銈囩磽瀹ュ拑韬€殿喖顭烽幃銏ゅ礂鐏忔牗瀚介梺璇查叄濞佳勭珶婵犲伣锝夘敊閸撗咃紲闂佺粯鍔﹂崜娆撳礉閵堝洨纾界€广儱鎷戦煬顒傗偓娈垮枛椤兘骞冮姀銈呯閻忓繑鐗楃€氫粙姊虹拠鏌ュ弰婵炰匠鍕彾濠电姴浼i敐澶樻晩闁告挆鍜冪床闂備浇顕栭崹搴ㄥ礃閿濆棗鐦遍梻鍌欒兌椤㈠﹤鈻嶉弴銏犵闁搞儺鍓欓悘鎶芥煛閸愩劎澧曠紒鈧崘鈹夸簻闊洤娴烽ˇ锕€霉濠婂牏鐣洪柡灞诲妼閳规垿宕卞▎蹇撴瘓缂傚倷闄嶉崝宀勫Χ閹间礁钃熼柣鏂垮悑閸庡矂鏌涘┑鍕姢鐞氾箓姊绘担鍛婃儓闁活厼顦辩槐鐐寸瑹閳ь剟濡存担鍓叉建闁逞屽墴楠炲啫鈻庨幘宕囶啇濡炪倖鎸鹃崳銉ノ涜濮婂宕掑▎鎴犵崲濠电偘鍖犻崗鐐☉閳诲酣骞嬮悙瀛橆唶闂備礁婀遍崕銈夈€冮幇顔剧闁哄秲鍔庣弧鈧梻鍌氱墛娓氭宕曢幇鐗堢厸闁告侗鍠氶崣鈧梺鍝勬湰缁嬫垿鍩ユ径鎰闁绘劕妯婂ḿ缁樹繆閻愵亜鈧垿宕曢弻銉﹀殞濡わ絽鍟悡姗€鏌熺€电ǹ浠滅紒鐘靛█濮婅櫣绮欓崠鈩冩暰濡炪們鍔屽Λ婵嬬嵁閸儱惟闁冲搫鍊搁埀顒€顭烽弻锕€螣娓氼垱楔闂佹寧绋掔粙鎴﹀煘閹达附鍊烽柡澶嬪灩娴滃爼姊洪悷鎵紞闁稿鍊曢悾鐑藉醇閺囥劍鏅㈡繛杈剧秮閺呰尙绱撻幘鍓佺=闁稿本鐟чˇ锔姐亜閹存繃鍤囬柟顔矫埞鎴犫偓锝庡亜閳ь剙鐏氶妵鍕箻鐠虹儤鐎虹紓浣筋嚙濡繈寮婚弴銏犻唶婵犻潧鐗忛濠囨⒑閸涘﹤绗傞柛妤佸▕瀵鈽夐姀鈥充簽婵炶揪缍侀弲鑼姳閻e瞼纾藉〒姘搐閺嬶附銇勯弴鍡楁搐閻撯€愁熆鐠哄ソ锟犳偄閼姐倗鏉搁梺瑙勫劤婢у孩顨欓梻鍌欐祰濡椼劑鎮為敃鍌氱婵炲棗绻掗弳锕傛煏婵炵偓娅撻柡浣革躬閹绗熼婊冨弗闂佽 鍋撻柕濞у懐锛濋梺绋挎湰閼归箖鍩€椤掑嫷妫戠紒顔肩墛缁楃喖鍩€椤掑嫨鈧線寮介鐐殿槹濡炪倖鐗楃粙鎴濃枔閹达附鈷戦柛娑橈攻鐏忣偊鏌i幒鐐电暤闁挎繄鍋ゅ鎾閿涘嫬骞嶉梻浣侯攰椤宕濋敃鍌氬惞婵炲棙鍨瑰Λ顖炴煙椤栧棗鍟崐顖炴⒑闁稓鈹掗柛鏂跨焸閿濈偛饪伴崼婵嗚€垮┑掳鍊愰崑鎾搭殽閻愬樊鍎旀慨濠呮缁瑥鈻庨幆褍澹夐梻浣告贡閹虫挸煤椤撱垻宓侀柛鎰╁妷閸亪鏌涢銈呮瀻婵炲牏鍠栧娲濞戣鲸肖闂佺ǹ瀵掗崳锝呯暦閹达箑绠婚悹鍥ㄧ叀閺佹粌鈹戞幊閸婃捇鎳楅崼鏇炵煑闁糕剝绋掗埛鎴︽煕濠靛棗顏璺哄閹便劌螣缁嬪灝顫囬悗瑙勬礃缁诲倿顢橀崗鐓庣窞閻庯綆鍓欓獮宥夋⒒娴e憡鍟為柛鏃€岣挎禍绋库枎閹炬潙鈧潡鏌涘☉姗堟敾闁告瑥绻愰埞鎴︽偐閹绘帩浼€闁汇埄鍨遍惄顖炲蓟閻旈鏆嬮柣妤€鐗嗗▓妤呮倵鐟欏嫭纾搁柛鏂跨Ф閹广垹鈹戠€n亞锛滃┑鐐村灦閻熝囧汲椤撱垺鈷掗柛灞捐壘閳ь剙鍢查湁闁搞儜鍛闂佹眹鍨绘灙缂佹劖顨婇弻娑㈠焺閸愵亖妲堢紒鐐劤濞硷繝寮婚悢鐓庣畾闁绘鐗滃Λ鍕磽娴e搫校闁绘搫绻濆濠氬即閿涘嫮鏉搁梺鍝勬川閸庢劙鍩€椤掆偓閺堫剛鎹㈠☉姘辩當闁告繂瀚~鍥⒑閸濆嫯瀚扮紒澶屽厴绡撳〒姘e亾闁哄本鐩獮妯尖偓闈涙啞閸f澘顪冮妶鍐ㄧ仾鐎光偓閹间礁鏋侀柟鐗堟緲楠炪垺绻涢崱妯虹仼婵℃彃娲︾换婵嗏枔閸喗鐏嶉梺鎸庢磵閺呯姴鐣烽姀銈呯闁兼祴鏅╁ú绋库攽閻樿宸ラ柟铏姉婢规洘绺介崨濠勫幗闂侀€涘嵆濞佳勬櫠椤斿浜滈幖娣灮閻﹥銇勯鍕殶闁逞屽墯缁嬫帟鎽梺绋匡攻閸旀鍩€椤掍緡鍟忛柛鐘愁殜閹繝鏁撻悩顔瑰亾娴h倽鏃堝川椤撶媭妲规俊鐐€栭崹鍏兼叏閵堝洠鍋撳顑惧仮婵﹦绮幏鍛村川婵犲懐顢呴梺鍝勵儛娴滄繄鎹㈠☉銏犵妞ゆ洖鎳忛ˉ鏍磽娓氬洤鏋涙い顓犲厴閻涱喖螣鐏忔牕浜鹃梻鍫熺⊕閹插憡銇勯弮鈧ú鐔煎蓟閿濆鍋愰柛娆忣槸瀹稿爼姊洪崨濠佺繁闁告ê銈搁幃锟犲磼閻愮补鎷洪柡澶屽仦婢瑰棝藝閿曞倹鐓熸俊銈傚亾闁挎洏鍎崇划姘綇閵娧呯槇闂佹悶鍎洪悘娑滎樄闁哄本绋戦埥澶愬础閻愬浜繝鐢靛仜閹冲矂宕愬┑鍡╂綎闁惧繐婀遍惌娆愮箾閸℃ê鍔ら柛鎿冨墴濮婃椽宕ㄦ繝鍐ㄩ瀺缂備浇顕х€氫即鐛幋锕€顫呴柣姗嗗亝閺傗偓闂備焦鎮堕崕顕€寮插┑瀣剨闁割偁鍎查埛鎴犵磼鐎n偄顕滄繝鈧幍顔剧<閻庯綆鍋勯悘銉╂煃鐠囪尙效闁轰焦鍔欏畷顏呮媴閻熸壆妲i梻鍌欑窔濞佳囨偋閸℃瑦宕查柟鐑橆殔缁€鍡椕归悡搴f憼闁绘挸绻橀弻娑㈩敃閵堝懏鐎鹃梺绋匡攻閸旀牠銆冮妷鈺傚€烽柟缁樺笚濞堣尙绱撴担绋库偓鍦暜閻愬搫鐒垫い鎺戯功閸掍即鏌h箛鏂垮摵鐎殿喗鐓¢、妤呭焵椤掑嫬鐓橀柟杈鹃檮閸婄兘鏌℃径瀣仼濞寸姵鎮傞弻锕傚礃椤旂粯鍠氶梺璇″枛缂嶅﹤鐣烽崼鏇炵厸濞达綁鏀遍~鏇熺節濞堝灝鏋涢柨鏇樺妼閳诲秹鏁愭径濠勵唵闂佺粯枪椤曆囨倶閹惰姤鐓i煫鍥风到娴滅偛霉濠婂啰鍩f慨濠勭帛閹峰懘鎸婃径濠冨劒闂備線娼荤紞鍥⒔閸曨剛鈹嶅┑鐘叉搐閻愬﹥銇勯幒鍡椾壕缂備胶濮甸悡锟犲蓟閺囷紕鐤€闁哄洨鍊☉銏$厸闁逞屽墯缁傛帞鈧綆鍋勯埀顒傛暬閺屻劌鈹戦崱娆忓毈缂備降鍔嬬划娆撳蓟濞戞瑧绡€闁告洦鍋傚Σ鎰攽椤旂》鏀绘俊鐐舵铻為柛鎰电厑瑜版帒围闁糕剝鐟﹂崚娑㈡倵鐟欏嫭绀冮柨鏇樺灪娣囧﹪骞栨担鑲濄劍銇勯弮鍥棄闁哄濮电换婵嬫偨闂堟刀銉╂煛娴e憡鍟為柟渚垮姂閹粓鎸婃径瀣偓顒勬⒑閸涘﹦鈽夐柨鏇樺劦瀹曪綀绠涘☉娆戝幗闂佺鎻徊楣兯夋径鎰厸閻庯絺鏅濈粣鏃堟煛瀹€鈧崰鏍ь潖閼姐倐鍋撻棃娑橆棌婵″樊鍠氱槐鎺楁倷椤掆偓缁€鍐┿亜椤愩埄妯€濠碉紕鏁诲畷鐔碱敍濮橆剙鏁ゆ俊鐐€栭崝锕€顭块埀顒傜磼椤旇偐鍩f慨濠呮缁辨帒螣閾忓湱鎳嗛梻浣筋嚙缁绘垵鐣濋崨濠佺箚闁汇垻枪缁€瀣亜閺嶃劍鐨戞い鏂匡躬濮婃椽鎮烽幍顔芥喖缂備浇顕х粔鐢电矉閹烘鍤冮柍鍝勫暟閿涙粓姊虹紒妯哄Е闁告挻鐟╁畷婵嬪Χ閸℃劒绨诲銈嗘尵婵挳宕㈢€电硶鍋撳▓鍨灈妞ゎ厾鍏橀獮鍐閵堝棗浜楅柟鑹版彧缂嶅棗危閸洘鐓熼柣鏂挎憸閻﹦绱掔紒妯烘诞鐎殿噮鍋婇、娆戜焊閺嶎煈娼旈梻渚€娼ф蹇曟閺囥垹鍌ㄥù鐘差儐閳锋垿鎮峰▎蹇擃仼闁告柣鍊栭妵鍕即閵娿儱绠归柣鎾卞€濋弻鐔虹磼閵忕姵鐏嶉梺缁樻尰閻燂箓濡甸崟顖氱睄闁稿本绮嶉幉妯衡攽閻愯尙澧涚紒顔芥崌瀵鍩勯崘鈺侇€撻梺鑽ゅ枑濠㈡﹢锝炲澶嬧拺閻犲洠鈧磭浠┑鈽嗗亜閸熸潙鐣风憴鍕╁亝闁告劏鏅涘▓銈咁渻閵堝棗绗傞柣鎺炵畱閳诲秹鏁冮埀顒勫煘閹达附鍋愰柛顭戝亝濮e嫭绻濆▓鍨珮闁告瑥鍟撮悰顔跨疀濞戞ḿ顦ㄥ銈嗘閸嬫劙藝閵娿儺娓婚柕鍫濇噽缁犱即鏌涢悢鍝勵暭闁靛洦鐟╅獮搴ㄦ嚍閵夈垺瀚藉┑鐐存尰閸╁啴宕戦幘缁樼厓鐟滄粓宕滃杈╃煓闁规崘顕ч悡姗€鏌熼悜姗嗘畷闁绘挻娲熼弻锟犲磼濠靛洨銆婇柤鍙夌墵濮婃椽鎮烽幍顔炬殯闂佹悶鍔岀紞濠囧春閻愬搫绠i柣姗嗗亜娴滈箖鏌ㄥ┑鍡欏嚬缂併劏宕电槐鎺楀箛椤撶姭妲堝銈庝簻閸熷瓨淇婇崼鏇炲耿婵☆垳鈷堝Σ顒勬⒒娴g儤鍤€闁哥喕娉曠划鏃堟偡閹殿喗娈惧銈嗗姀閹筹繝寮崼婵嗙獩濡炪倖妫侀~澶屸偓姘虫閳规垿鎮欓懜闈涙锭缂備浇寮撶划娆撶嵁婢舵劖鏅柛鏇ㄥ墮椤忔悂姊虹捄銊ユ灁濠殿喚鏁婚幃鈥斥枎閹惧鍙勯棅顐㈡祫缁茶姤绂嶅┑瀣€堕煫鍥ㄦ礃閺嗩剟鏌$仦鐣屝ユい褌绶氶弻娑㈠箻绾惧顥濆銈庡亝缁诲牊淇婇幖浣规櫆闁兼亽鍎宠ぐ鎸庣節瀵伴攱婢橀埀顒佹崌閹虫宕奸弴鐐靛幋閻庡箍鍎遍幊澶愬绩娴犲鐓熸俊顖氭惈缁狙囨煙閸忕厧濮夌紒杈ㄥ浮閹晠宕归銏$暚闂傚倸娲らˇ鐢稿蓟閵娿儮鏀介柛鈩冪懃椤f椽姊洪柅鐐茶嫰閸樺摜绱掗鐣屾噭濞e洤锕獮鏍ㄦ媴閸濄儱骞愰梻浣呵归張顒傚垝鐏炵瓔鍤曢柟鎯板Г閳锋帒霉閿濆懏鍟為柟顖氱墦閺屾盯鎮㈤崫鍕ㄦ瀰閻庤娲橀崹鍧楃嵁濡偐纾兼俊顖滃帶楠炲牓姊虹涵鍛棈闁规椿浜炲Σ鎰板即閵忊剝娅栭悗骞垮劚濞层劎澹曟總绋跨骇闁割偅纰嶅▍鍛归悩娲摵妞ゃ劊鍎甸幃娆撳级閹寸姷鎳嗛梺鍓х帛閻楁洟婀侀梺鎸庣箓閹冲海鐥閹顫濋銈囩厯濠殿喖锕︾划顖炲箯閸涙潙宸濋梻鍫熺〒缁夎櫣鈧鍠氶弫濠氥€佸Δ鍛妞ゆ巻鍋撳ù鐙€鍙冨娲濞淬儱鐗撳鎻掆槈濮樿京鐒奸梺绋挎湰婢规洟宕戦幘璇茬濠㈣泛锕f竟鏇㈡⒒娴e憡鍟炴繛璇х畵瀹曟粌鈽夐姀鐘插亶闂佹眹鍨归幉锟犲煕閹达附鐓欐い鏍ф鐎氼噣銆呮导瀛樷拺缂佸顑欓崕蹇涙煙閸愭煡鍙勯柟顔藉劤閻o繝骞嶉鑺ョ暦闂備線鈧偛鑻晶鎾煕閳规儳浜炬俊鐐€栫敮鎺楀窗濮橆兗缂氶柟閭﹀幘缁犻箖鏌涘▎蹇fШ闁活厽甯為埀顒侇問閸n噣宕戦崱娑樼闁绘ê妯婇崯鍛亜閺傚灝鎮戞い鎾崇仢閳规垿鎮欏顔兼婵犳鍠楅幐鎶姐€侀弽顓炵疀闁哄瀵ч悗顒勬⒑閹肩偛鍔撮柛鎾村哺閹繝鎮㈤崗鑲╁幍闂備緡鍙忕粻鎴濐嚕妤e啯鐓曢柣鏃堫棑缁犲鏌$仦鍓ф创闁诡喗鐟╁畷褰掝敃閿濆棛妲楀┑鐘愁問閸犳牠鏁冮敂鎯у灊妞ゆ牜鍋涚粻顖炴煕濞戞ḿ鎽犻柛銈呯Ч閺屾洘绔熼娆掝唹闁稿鎸荤换婵嬪炊閵娿垺瀚奸梻鍌氬€搁悧鍐疾濠靛牏鐭撻柛鎾茶兌绾惧ジ鏌eΟ鎸庣彧鐎规洖鐭傞弻锝呪槈閸楃偞鐏曠紓浣哄У缁嬫垿鍩ユ径濞炬瀻闁归偊鍙庢禒褔姊婚崒娆愮グ婵炲娲熷畷鎶芥晝閸屾氨顔嗛梺璺ㄥ櫐閹凤拷...
图片来源:Snorkel:Rapid Training Data Creation with Weak Supervision
  负样本构造:在某些场景中,包含了大量与业务意图无关的对话,而训练语料通常只有正样本,或者模型对某些词过于“敏感”,模型对无意图和意图不明的对话会产生错误的判断,除常规闲聊语料的运用,需要构建无意图的负样本参与模型的训练和验证
  在实际操作中,可以基于正样本的字或词构建一定区间长度的随机序列作为负样本,也可以对字词做一定筛选后构建。同时,对于multi-class为了不增加新的无意图类别,可以将负样本的标签概率化为1/n,在预测时设置最大类别概率阈值过滤。
  正样本意图向量:[0,0,1,0,0]
  弱监督意图向量:[0.1,0.2,0.5,0.1,0.1]
  负样本意图向量:[0.2,0.2,0.2,0.2,0.2]
  实验证明,通过加入随机负样本训练,对无序输入文本的识别能提升50%:
闂傚倸鍊搁崐鎼佸磹閹间礁纾归柟闂寸绾惧綊鏌熼梻瀵割槮缁炬儳缍婇弻鐔兼⒒鐎靛壊妲紒鐐劤缂嶅﹪寮婚悢鍏尖拻閻庨潧澹婂Σ顔剧磼閻愵剙鍔ょ紓宥咃躬瀵鎮㈤崗灏栨嫽闁诲酣娼ф竟濠偽i鍓х<闁绘劦鍓欓崝銈囩磽瀹ュ拑韬€殿喖顭烽幃銏ゅ礂鐏忔牗瀚介梺璇查叄濞佳勭珶婵犲伣锝夘敊閸撗咃紲闂佺粯鍔﹂崜娆撳礉閵堝洨纾界€广儱鎷戦煬顒傗偓娈垮枛椤兘骞冮姀銈呯閻忓繑鐗楃€氫粙姊虹拠鏌ュ弰婵炰匠鍕彾濠电姴浼i敐澶樻晩闁告挆鍜冪床闂備浇顕栭崹搴ㄥ礃閿濆棗鐦遍梻鍌欒兌椤㈠﹤鈻嶉弴銏犵闁搞儺鍓欓悘鎶芥煛閸愩劎澧曠紒鈧崘鈹夸簻闊洤娴烽ˇ锕€霉濠婂牏鐣洪柡灞诲妼閳规垿宕卞▎蹇撴瘓缂傚倷闄嶉崝宀勫Χ閹间礁钃熼柣鏂垮悑閸庡矂鏌涘┑鍕姢鐞氾箓姊绘担鍛婃儓闁活厼顦辩槐鐐寸瑹閳ь剟濡存担鍓叉建闁逞屽墴楠炲啫鈻庨幘宕囶啇濡炪倖鎸鹃崳銉ノ涜濮婂宕掑▎鎴犵崲濠电偘鍖犻崗鐐☉閳诲酣骞嬮悙瀛橆唶闂備礁婀遍崕銈夈€冮幇顔剧闁哄秲鍔庣弧鈧梻鍌氱墛娓氭宕曢幇鐗堢厸闁告侗鍠氶崣鈧梺鍝勬湰缁嬫垿鍩ユ径鎰闁绘劕妯婂ḿ缁樹繆閻愵亜鈧垿宕曢弻銉﹀殞濡わ絽鍟悡姗€鏌熺€电ǹ浠滅紒鐘靛█濮婅櫣绮欓崠鈩冩暰濡炪們鍔屽Λ婵嬬嵁閸儱惟闁冲搫鍊搁埀顒€顭烽弻锕€螣娓氼垱楔闂佹寧绋掔粙鎴﹀煘閹达附鍊烽柡澶嬪灩娴滃爼姊洪悷鎵紞闁稿鍊曢悾鐑藉醇閺囥劍鏅㈡繛杈剧秮閺呰尙绱撻幘鍓佺=闁稿本鐟чˇ锔姐亜閹存繃鍤囬柟顔矫埞鎴犫偓锝庡亜閳ь剙鐏氶妵鍕箻鐠虹儤鐎虹紓浣筋嚙濡繈寮婚弴銏犻唶婵犻潧鐗忛濠囨⒑閸涘﹤绗傞柛妤佸▕瀵鈽夐姀鈥充簽婵炶揪缍侀弲鑼姳閻e瞼纾藉〒姘搐閺嬶附銇勯弴鍡楁搐閻撯€愁熆鐠哄ソ锟犳偄閼姐倗鏉搁梺瑙勫劤婢у孩顨欓梻鍌欐祰濡椼劑鎮為敃鍌氱婵炲棗绻掗弳锕傛煏婵炵偓娅撻柡浣革躬閹绗熼婊冨弗闂佽 鍋撻柕濞у懐锛濋梺绋挎湰閼归箖鍩€椤掑嫷妫戠紒顔肩墛缁楃喖鍩€椤掑嫨鈧線寮介鐐殿槹濡炪倖鐗楃粙鎴濃枔閹达附鈷戦柛娑橈攻鐏忣偊鏌i幒鐐电暤闁挎繄鍋ゅ鎾閿涘嫬骞嶉梻浣侯攰椤宕濋敃鍌氬惞婵炲棙鍨瑰Λ顖炴煙椤栧棗鍟崐顖炴⒑闁稓鈹掗柛鏂跨焸閿濈偛饪伴崼婵嗚€垮┑掳鍊愰崑鎾搭殽閻愬樊鍎旀慨濠呮缁瑥鈻庨幆褍澹夐梻浣告贡閹虫挸煤椤撱垻宓侀柛鎰╁妷閸亪鏌涢銈呮瀻婵炲牏鍠栧娲濞戣鲸肖闂佺ǹ瀵掗崳锝呯暦閹达箑绠婚悹鍥ㄧ叀閺佹粌鈹戞幊閸婃捇鎳楅崼鏇炵煑闁糕剝绋掗埛鎴︽煕濠靛棗顏璺哄閹便劌螣缁嬪灝顫囬悗瑙勬礃缁诲倿顢橀崗鐓庣窞閻庯綆鍓欓獮宥夋⒒娴e憡鍟為柛鏃€岣挎禍绋库枎閹炬潙鈧潡鏌涘☉姗堟敾闁告瑥绻愰埞鎴︽偐閹绘帩浼€闁汇埄鍨遍惄顖炲蓟閻旈鏆嬮柣妤€鐗嗗▓妤呮倵鐟欏嫭纾搁柛鏂跨Ф閹广垹鈹戠€n亞锛滃┑鐐村灦閻熝囧汲椤撱垺鈷掗柛灞捐壘閳ь剙鍢查湁闁搞儜鍛闂佹眹鍨绘灙缂佹劖顨婇弻娑㈠焺閸愵亖妲堢紒鐐劤濞硷繝寮婚悢鐓庣畾闁绘鐗滃Λ鍕磽娴e搫校闁绘搫绻濆濠氬即閿涘嫮鏉搁梺鍝勬川閸庢劙鍩€椤掆偓閺堫剛鎹㈠☉姘辩當闁告繂瀚~鍥⒑閸濆嫯瀚扮紒澶屽厴绡撳〒姘e亾闁哄本鐩獮妯尖偓闈涙啞閸f澘顪冮妶鍐ㄧ仾鐎光偓閹间礁鏋侀柟鐗堟緲楠炪垺绻涢崱妯虹仼婵℃彃娲︾换婵嗏枔閸喗鐏嶉梺鎸庢磵閺呯姴鐣烽姀銈呯闁兼祴鏅╁ú绋库攽閻樿宸ラ柟铏姉婢规洘绺介崨濠勫幗闂侀€涘嵆濞佳勬櫠椤斿浜滈幖娣灮閻﹥銇勯鍕殶闁逞屽墯缁嬫帟鎽梺绋匡攻閸旀鍩€椤掍緡鍟忛柛鐘愁殜閹繝鏁撻悩顔瑰亾娴h倽鏃堝川椤撶媭妲规俊鐐€栭崹鍏兼叏閵堝洠鍋撳顑惧仮婵﹦绮幏鍛村川婵犲懐顢呴梺鍝勵儛娴滄繄鎹㈠☉銏犵妞ゆ洖鎳忛ˉ鏍磽娓氬洤鏋涙い顓犲厴閻涱喖螣鐏忔牕浜鹃梻鍫熺⊕閹插憡銇勯弮鈧ú鐔煎蓟閿濆鍋愰柛娆忣槸瀹稿爼姊洪崨濠佺繁闁告ê銈搁幃锟犲磼閻愮补鎷洪柡澶屽仦婢瑰棝藝閿曞倹鐓熸俊銈傚亾闁挎洏鍎崇划姘綇閵娧呯槇闂佹悶鍎洪悘娑滎樄闁哄本绋戦埥澶愬础閻愬浜繝鐢靛仜閹冲矂宕愬┑鍡╂綎闁惧繐婀遍惌娆愮箾閸℃ê鍔ら柛鎿冨墴濮婃椽宕ㄦ繝鍐ㄩ瀺缂備浇顕х€氫即鐛幋锕€顫呴柣姗嗗亝閺傗偓闂備焦鎮堕崕顕€寮插┑瀣剨闁割偁鍎查埛鎴犵磼鐎n偄顕滄繝鈧幍顔剧<閻庯綆鍋勯悘銉╂煃鐠囪尙效闁轰焦鍔欏畷顏呮媴閻熸壆妲i梻鍌欑窔濞佳囨偋閸℃瑦宕查柟鐑橆殔缁€鍡椕归悡搴f憼闁绘挸绻橀弻娑㈩敃閵堝懏鐎鹃梺绋匡攻閸旀牠銆冮妷鈺傚€烽柟缁樺笚濞堣尙绱撴担绋库偓鍦暜閻愬搫鐒垫い鎺戯功閸掍即鏌h箛鏂垮摵鐎殿喗鐓¢、妤呭焵椤掑嫬鐓橀柟杈鹃檮閸婄兘鏌℃径瀣仼濞寸姵鎮傞弻锕傚礃椤旂粯鍠氶梺璇″枛缂嶅﹤鐣烽崼鏇炵厸濞达綁鏀遍~鏇熺節濞堝灝鏋涢柨鏇樺妼閳诲秹鏁愭径濠勵唵闂佺粯枪椤曆囨倶閹惰姤鐓i煫鍥风到娴滅偛霉濠婂啰鍩f慨濠勭帛閹峰懘鎸婃径濠冨劒闂備線娼荤紞鍥⒔閸曨剛鈹嶅┑鐘叉搐閻愬﹥銇勯幒鍡椾壕缂備胶濮甸悡锟犲蓟閺囷紕鐤€闁哄洨鍊☉銏$厸闁逞屽墯缁傛帞鈧綆鍋勯埀顒傛暬閺屻劌鈹戦崱娆忓毈缂備降鍔嬬划娆撳蓟濞戞瑧绡€闁告洦鍋傚Σ鎰攽椤旂》鏀绘俊鐐舵铻為柛鎰电厑瑜版帒围闁糕剝鐟﹂崚娑㈡倵鐟欏嫭绀冮柨鏇樺灪娣囧﹪骞栨担鑲濄劍銇勯弮鍥棄闁哄濮电换婵嬫偨闂堟刀銉╂煛娴e憡鍟為柟渚垮姂閹粓鎸婃径瀣偓顒勬⒑閸涘﹦鈽夐柨鏇樺劦瀹曪綀绠涘☉娆戝幗闂佺鎻徊楣兯夋径鎰厸閻庯絺鏅濈粣鏃堟煛瀹€鈧崰鏍ь潖閼姐倐鍋撻棃娑橆棌婵″樊鍠氱槐鎺楁倷椤掆偓缁€鍐┿亜椤愩埄妯€濠碉紕鏁诲畷鐔碱敍濮橆剙鏁ゆ俊鐐€栭崝锕€顭块埀顒傜磼椤旇偐鍩f慨濠呮缁辨帒螣閾忓湱鎳嗛梻浣筋嚙缁绘垵鐣濋崨濠佺箚闁汇垻枪缁€瀣亜閺嶃劍鐨戞い鏂匡躬濮婃椽鎮烽幍顔芥喖缂備浇顕х粔鐢电矉閹烘鍤冮柍鍝勫暟閿涙粓姊虹紒妯哄Е闁告挻鐟╁畷婵嬪Χ閸℃劒绨诲銈嗘尵婵挳宕㈢€电硶鍋撳▓鍨灈妞ゎ厾鍏橀獮鍐閵堝棗浜楅柟鑹版彧缂嶅棗危閸洘鐓熼柣鏂挎憸閻﹦绱掔紒妯烘诞鐎殿噮鍋婇、娆戜焊閺嶎煈娼旈梻渚€娼ф蹇曟閺囥垹鍌ㄥù鐘差儐閳锋垿鎮峰▎蹇擃仼闁告柣鍊栭妵鍕即閵娿儱绠归柣鎾卞€濋弻鐔虹磼閵忕姵鐏嶉梺缁樻尰閻燂箓濡甸崟顖氱睄闁稿本绮嶉幉妯衡攽閻愯尙澧涚紒顔芥崌瀵鍩勯崘鈺侇€撻梺鑽ゅ枑濠㈡﹢锝炲澶嬧拺閻犲洠鈧磭浠┑鈽嗗亜閸熸潙鐣风憴鍕╁亝闁告劏鏅涘▓銈咁渻閵堝棗绗傞柣鎺炵畱閳诲秹鏁冮埀顒勫煘閹达附鍋愰柛顭戝亝濮e嫭绻濆▓鍨珮闁告瑥鍟撮悰顔跨疀濞戞ḿ顦ㄥ銈嗘閸嬫劙藝閵娿儺娓婚柕鍫濇噽缁犱即鏌涢悢鍝勵暭闁靛洦鐟╅獮搴ㄦ嚍閵夈垺瀚藉┑鐐存尰閸╁啴宕戦幘缁樼厓鐟滄粓宕滃杈╃煓闁规崘顕ч悡姗€鏌熼悜姗嗘畷闁绘挻娲熼弻锟犲磼濠靛洨銆婇柤鍙夌墵濮婃椽鎮烽幍顔炬殯闂佹悶鍔岀紞濠囧春閻愬搫绠i柣姗嗗亜娴滈箖鏌ㄥ┑鍡欏嚬缂併劏宕电槐鎺楀箛椤撶姭妲堝銈庝簻閸熷瓨淇婇崼鏇炲耿婵☆垳鈷堝Σ顒勬⒒娴g儤鍤€闁哥喕娉曠划鏃堟偡閹殿喗娈惧銈嗗姀閹筹繝寮崼婵嗙獩濡炪倖妫侀~澶屸偓姘虫閳规垿鎮欓懜闈涙锭缂備浇寮撶划娆撶嵁婢舵劖鏅柛鏇ㄥ墮椤忔悂姊虹捄銊ユ灁濠殿喚鏁婚幃鈥斥枎閹惧鍙勯棅顐㈡祫缁茶姤绂嶅┑瀣€堕煫鍥ㄦ礃閺嗩剟鏌$仦鐣屝ユい褌绶氶弻娑㈠箻绾惧顥濆銈庡亝缁诲牊淇婇幖浣规櫆闁兼亽鍎宠ぐ鎸庣節瀵伴攱婢橀埀顒佹崌閹虫宕奸弴鐐靛幋閻庡箍鍎遍幊澶愬绩娴犲鐓熸俊顖氭惈缁狙囨煙閸忕厧濮夌紒杈ㄥ浮閹晠宕归銏$暚闂傚倸娲らˇ鐢稿蓟閵娿儮鏀介柛鈩冪懃椤f椽姊洪柅鐐茶嫰閸樺摜绱掗鐣屾噭濞e洤锕獮鏍ㄦ媴閸濄儱骞愰梻浣呵归張顒傚垝鐏炵瓔鍤曢柟鎯板Г閳锋帒霉閿濆懏鍟為柟顖氱墦閺屾盯鎮㈤崫鍕ㄦ瀰閻庤娲橀崹鍧楃嵁濡偐纾兼俊顖滃帶楠炲牓姊虹涵鍛棈闁规椿浜炲Σ鎰板即閵忊剝娅栭悗骞垮劚濞层劎澹曟總绋跨骇闁割偅纰嶅▍鍛归悩娲摵妞ゃ劊鍎甸幃娆撳级閹寸姷鎳嗛梺鍓х帛閻楁洟婀侀梺鎸庣箓閹冲海鐥閹顫濋銈囩厯濠殿喖锕︾划顖炲箯閸涙潙宸濋梻鍫熺〒缁夎櫣鈧鍠氶弫濠氥€佸Δ鍛妞ゆ巻鍋撳ù鐙€鍙冨娲濞淬儱鐗撳鎻掆槈濮樿京鐒奸梺绋挎湰婢规洟宕戦幘璇茬濠㈣泛锕f竟鏇㈡⒒娴e憡鍟炴繛璇х畵瀹曟粌鈽夐姀鐘插亶闂佹眹鍨归幉锟犲煕閹达附鐓欐い鏍ф鐎氼噣銆呮导瀛樷拺缂佸顑欓崕蹇涙煙閸愭煡鍙勯柟顔藉劤閻o繝骞嶉鑺ョ暦闂備線鈧偛鑻晶鎾煕閳规儳浜炬俊鐐€栫敮鎺楀窗濮橆兗缂氶柟閭﹀幘缁犻箖鏌涘▎蹇fШ闁活厽甯為埀顒侇問閸n噣宕戦崱娑樼闁绘ê妯婇崯鍛亜閺傚灝鎮戞い鎾崇仢閳规垿鎮欏顔兼婵犳鍠楅幐鎶姐€侀弽顓炵疀闁哄瀵ч悗顒勬⒑閹肩偛鍔撮柛鎾村哺閹繝鎮㈤崗鑲╁幍闂備緡鍙忕粻鎴濐嚕妤e啯鐓曢柣鏃堫棑缁犲鏌$仦鍓ф创闁诡喗鐟╁畷褰掝敃閿濆棛妲楀┑鐘愁問閸犳牠鏁冮敂鎯у灊妞ゆ牜鍋涚粻顖炴煕濞戞ḿ鎽犻柛銈呯Ч閺屾洘绔熼娆掝唹闁稿鎸荤换婵嬪炊閵娿垺瀚奸梻鍌氬€搁悧鍐疾濠靛牏鐭撻柛鎾茶兌绾惧ジ鏌eΟ鎸庣彧鐎规洖鐭傞弻锝呪槈閸楃偞鐏曠紓浣哄У缁嬫垿鍩ユ径濞炬瀻闁归偊鍙庢禒褔姊婚崒娆愮グ婵炲娲熷畷鎶芥晝閸屾氨顔嗛梺璺ㄥ櫐閹凤拷...
  04.预训练模型微调
  使用预训练模型加任务微调,现在几乎成为各类NLP任务的标配,仅仅需要较少标注数据就能达到以往较多标注数据的训练效果,在意图分类中尝试,同样有较大提升。
  领域自适应
  开源预训练模型大多基于百科、新闻等语料训练,属于通用领域。而对话系统中的文本更加偏向口语化,那么在开源预训练模型上,加入领域数据继续训练,进行领域自适应将变得十分必要。在无业务数据的情况下,可以使用开源对话数据来迁移,学习口语化的表征,使得模型更加匹配对话业务场景。
  性能优化
  使用预训练模型微调尽管能取得较好的效果,但是由于其深层的网络结构和庞大的参数量,如果部署上线,将面临资源和性能问题。对此一般做法是,在模型训练和推理中使用低精度,同时减少模型层数。近期google提出了一种轻量级ALBERT[4],通过两种参数精简方法来提升推理性能,而效果依然达到了SOTA,目前已经开源中文预训练模型,十分值得关注。
  05.学习意图分布
  在某些场景,意图会比较接近,常规的分类方法无法区分,一种思路[5]是将意图类别和用户输入文本嵌入到相同向量空间,基于相似度进行对比学习,目标函数:
闂傚倸鍊搁崐鎼佸磹閹间礁纾归柟闂寸绾惧綊鏌熼梻瀵割槮缁炬儳缍婇弻鐔兼⒒鐎靛壊妲紒鐐劤缂嶅﹪寮婚悢鍏尖拻閻庨潧澹婂Σ顔剧磼閻愵剙鍔ょ紓宥咃躬瀵鎮㈤崗灏栨嫽闁诲酣娼ф竟濠偽i鍓х<闁绘劦鍓欓崝銈囩磽瀹ュ拑韬€殿喖顭烽幃銏ゅ礂鐏忔牗瀚介梺璇查叄濞佳勭珶婵犲伣锝夘敊閸撗咃紲闂佺粯鍔﹂崜娆撳礉閵堝洨纾界€广儱鎷戦煬顒傗偓娈垮枛椤兘骞冮姀銈呯閻忓繑鐗楃€氫粙姊虹拠鏌ュ弰婵炰匠鍕彾濠电姴浼i敐澶樻晩闁告挆鍜冪床闂備浇顕栭崹搴ㄥ礃閿濆棗鐦遍梻鍌欒兌椤㈠﹤鈻嶉弴銏犵闁搞儺鍓欓悘鎶芥煛閸愩劎澧曠紒鈧崘鈹夸簻闊洤娴烽ˇ锕€霉濠婂牏鐣洪柡灞诲妼閳规垿宕卞▎蹇撴瘓缂傚倷闄嶉崝宀勫Χ閹间礁钃熼柣鏂垮悑閸庡矂鏌涘┑鍕姢鐞氾箓姊绘担鍛婃儓闁活厼顦辩槐鐐寸瑹閳ь剟濡存担鍓叉建闁逞屽墴楠炲啫鈻庨幘宕囶啇濡炪倖鎸鹃崳銉ノ涜濮婂宕掑▎鎴犵崲濠电偘鍖犻崗鐐☉閳诲酣骞嬮悙瀛橆唶闂備礁婀遍崕銈夈€冮幇顔剧闁哄秲鍔庣弧鈧梻鍌氱墛娓氭宕曢幇鐗堢厸闁告侗鍠氶崣鈧梺鍝勬湰缁嬫垿鍩ユ径鎰闁绘劕妯婂ḿ缁樹繆閻愵亜鈧垿宕曢弻銉﹀殞濡わ絽鍟悡姗€鏌熺€电ǹ浠滅紒鐘靛█濮婅櫣绮欓崠鈩冩暰濡炪們鍔屽Λ婵嬬嵁閸儱惟闁冲搫鍊搁埀顒€顭烽弻锕€螣娓氼垱楔闂佹寧绋掔粙鎴﹀煘閹达附鍊烽柡澶嬪灩娴滃爼姊洪悷鎵紞闁稿鍊曢悾鐑藉醇閺囥劍鏅㈡繛杈剧秮閺呰尙绱撻幘鍓佺=闁稿本鐟чˇ锔姐亜閹存繃鍤囬柟顔矫埞鎴犫偓锝庡亜閳ь剙鐏氶妵鍕箻鐠虹儤鐎虹紓浣筋嚙濡繈寮婚弴銏犻唶婵犻潧鐗忛濠囨⒑閸涘﹤绗傞柛妤佸▕瀵鈽夐姀鈥充簽婵炶揪缍侀弲鑼姳閻e瞼纾藉〒姘搐閺嬶附銇勯弴鍡楁搐閻撯€愁熆鐠哄ソ锟犳偄閼姐倗鏉搁梺瑙勫劤婢у孩顨欓梻鍌欐祰濡椼劑鎮為敃鍌氱婵炲棗绻掗弳锕傛煏婵炵偓娅撻柡浣革躬閹绗熼婊冨弗闂佽 鍋撻柕濞у懐锛濋梺绋挎湰閼归箖鍩€椤掑嫷妫戠紒顔肩墛缁楃喖鍩€椤掑嫨鈧線寮介鐐殿槹濡炪倖鐗楃粙鎴濃枔閹达附鈷戦柛娑橈攻鐏忣偊鏌i幒鐐电暤闁挎繄鍋ゅ鎾閿涘嫬骞嶉梻浣侯攰椤宕濋敃鍌氬惞婵炲棙鍨瑰Λ顖炴煙椤栧棗鍟崐顖炴⒑闁稓鈹掗柛鏂跨焸閿濈偛饪伴崼婵嗚€垮┑掳鍊愰崑鎾搭殽閻愬樊鍎旀慨濠呮缁瑥鈻庨幆褍澹夐梻浣告贡閹虫挸煤椤撱垻宓侀柛鎰╁妷閸亪鏌涢銈呮瀻婵炲牏鍠栧娲濞戣鲸肖闂佺ǹ瀵掗崳锝呯暦閹达箑绠婚悹鍥ㄧ叀閺佹粌鈹戞幊閸婃捇鎳楅崼鏇炵煑闁糕剝绋掗埛鎴︽煕濠靛棗顏璺哄閹便劌螣缁嬪灝顫囬悗瑙勬礃缁诲倿顢橀崗鐓庣窞閻庯綆鍓欓獮宥夋⒒娴e憡鍟為柛鏃€岣挎禍绋库枎閹炬潙鈧潡鏌涘☉姗堟敾闁告瑥绻愰埞鎴︽偐閹绘帩浼€闁汇埄鍨遍惄顖炲蓟閻旈鏆嬮柣妤€鐗嗗▓妤呮倵鐟欏嫭纾搁柛鏂跨Ф閹广垹鈹戠€n亞锛滃┑鐐村灦閻熝囧汲椤撱垺鈷掗柛灞捐壘閳ь剙鍢查湁闁搞儜鍛闂佹眹鍨绘灙缂佹劖顨婇弻娑㈠焺閸愵亖妲堢紒鐐劤濞硷繝寮婚悢鐓庣畾闁绘鐗滃Λ鍕磽娴e搫校闁绘搫绻濆濠氬即閿涘嫮鏉搁梺鍝勬川閸庢劙鍩€椤掆偓閺堫剛鎹㈠☉姘辩當闁告繂瀚~鍥⒑閸濆嫯瀚扮紒澶屽厴绡撳〒姘e亾闁哄本鐩獮妯尖偓闈涙啞閸f澘顪冮妶鍐ㄧ仾鐎光偓閹间礁鏋侀柟鐗堟緲楠炪垺绻涢崱妯虹仼婵℃彃娲︾换婵嗏枔閸喗鐏嶉梺鎸庢磵閺呯姴鐣烽姀銈呯闁兼祴鏅╁ú绋库攽閻樿宸ラ柟铏姉婢规洘绺介崨濠勫幗闂侀€涘嵆濞佳勬櫠椤斿浜滈幖娣灮閻﹥銇勯鍕殶闁逞屽墯缁嬫帟鎽梺绋匡攻閸旀鍩€椤掍緡鍟忛柛鐘愁殜閹繝鏁撻悩顔瑰亾娴h倽鏃堝川椤撶媭妲规俊鐐€栭崹鍏兼叏閵堝洠鍋撳顑惧仮婵﹦绮幏鍛村川婵犲懐顢呴梺鍝勵儛娴滄繄鎹㈠☉銏犵妞ゆ洖鎳忛ˉ鏍磽娓氬洤鏋涙い顓犲厴閻涱喖螣鐏忔牕浜鹃梻鍫熺⊕閹插憡銇勯弮鈧ú鐔煎蓟閿濆鍋愰柛娆忣槸瀹稿爼姊洪崨濠佺繁闁告ê銈搁幃锟犲磼閻愮补鎷洪柡澶屽仦婢瑰棝藝閿曞倹鐓熸俊銈傚亾闁挎洏鍎崇划姘綇閵娧呯槇闂佹悶鍎洪悘娑滎樄闁哄本绋戦埥澶愬础閻愬浜繝鐢靛仜閹冲矂宕愬┑鍡╂綎闁惧繐婀遍惌娆愮箾閸℃ê鍔ら柛鎿冨墴濮婃椽宕ㄦ繝鍐ㄩ瀺缂備浇顕х€氫即鐛幋锕€顫呴柣姗嗗亝閺傗偓闂備焦鎮堕崕顕€寮插┑瀣剨闁割偁鍎查埛鎴犵磼鐎n偄顕滄繝鈧幍顔剧<閻庯綆鍋勯悘銉╂煃鐠囪尙效闁轰焦鍔欏畷顏呮媴閻熸壆妲i梻鍌欑窔濞佳囨偋閸℃瑦宕查柟鐑橆殔缁€鍡椕归悡搴f憼闁绘挸绻橀弻娑㈩敃閵堝懏鐎鹃梺绋匡攻閸旀牠銆冮妷鈺傚€烽柟缁樺笚濞堣尙绱撴担绋库偓鍦暜閻愬搫鐒垫い鎺戯功閸掍即鏌h箛鏂垮摵鐎殿喗鐓¢、妤呭焵椤掑嫬鐓橀柟杈鹃檮閸婄兘鏌℃径瀣仼濞寸姵鎮傞弻锕傚礃椤旂粯鍠氶梺璇″枛缂嶅﹤鐣烽崼鏇炵厸濞达綁鏀遍~鏇熺節濞堝灝鏋涢柨鏇樺妼閳诲秹鏁愭径濠勵唵闂佺粯枪椤曆囨倶閹惰姤鐓i煫鍥风到娴滅偛霉濠婂啰鍩f慨濠勭帛閹峰懘鎸婃径濠冨劒闂備線娼荤紞鍥⒔閸曨剛鈹嶅┑鐘叉搐閻愬﹥銇勯幒鍡椾壕缂備胶濮甸悡锟犲蓟閺囷紕鐤€闁哄洨鍊☉銏$厸闁逞屽墯缁傛帞鈧綆鍋勯埀顒傛暬閺屻劌鈹戦崱娆忓毈缂備降鍔嬬划娆撳蓟濞戞瑧绡€闁告洦鍋傚Σ鎰攽椤旂》鏀绘俊鐐舵铻為柛鎰电厑瑜版帒围闁糕剝鐟﹂崚娑㈡倵鐟欏嫭绀冮柨鏇樺灪娣囧﹪骞栨担鑲濄劍銇勯弮鍥棄闁哄濮电换婵嬫偨闂堟刀銉╂煛娴e憡鍟為柟渚垮姂閹粓鎸婃径瀣偓顒勬⒑閸涘﹦鈽夐柨鏇樺劦瀹曪綀绠涘☉娆戝幗闂佺鎻徊楣兯夋径鎰厸閻庯絺鏅濈粣鏃堟煛瀹€鈧崰鏍ь潖閼姐倐鍋撻棃娑橆棌婵″樊鍠氱槐鎺楁倷椤掆偓缁€鍐┿亜椤愩埄妯€濠碉紕鏁诲畷鐔碱敍濮橆剙鏁ゆ俊鐐€栭崝锕€顭块埀顒傜磼椤旇偐鍩f慨濠呮缁辨帒螣閾忓湱鎳嗛梻浣筋嚙缁绘垵鐣濋崨濠佺箚闁汇垻枪缁€瀣亜閺嶃劍鐨戞い鏂匡躬濮婃椽鎮烽幍顔芥喖缂備浇顕х粔鐢电矉閹烘鍤冮柍鍝勫暟閿涙粓姊虹紒妯哄Е闁告挻鐟╁畷婵嬪Χ閸℃劒绨诲銈嗘尵婵挳宕㈢€电硶鍋撳▓鍨灈妞ゎ厾鍏橀獮鍐閵堝棗浜楅柟鑹版彧缂嶅棗危閸洘鐓熼柣鏂挎憸閻﹦绱掔紒妯烘诞鐎殿噮鍋婇、娆戜焊閺嶎煈娼旈梻渚€娼ф蹇曟閺囥垹鍌ㄥù鐘差儐閳锋垿鎮峰▎蹇擃仼闁告柣鍊栭妵鍕即閵娿儱绠归柣鎾卞€濋弻鐔虹磼閵忕姵鐏嶉梺缁樻尰閻燂箓濡甸崟顖氱睄闁稿本绮嶉幉妯衡攽閻愯尙澧涚紒顔芥崌瀵鍩勯崘鈺侇€撻梺鑽ゅ枑濠㈡﹢锝炲澶嬧拺閻犲洠鈧磭浠┑鈽嗗亜閸熸潙鐣风憴鍕╁亝闁告劏鏅涘▓銈咁渻閵堝棗绗傞柣鎺炵畱閳诲秹鏁冮埀顒勫煘閹达附鍋愰柛顭戝亝濮e嫭绻濆▓鍨珮闁告瑥鍟撮悰顔跨疀濞戞ḿ顦ㄥ銈嗘閸嬫劙藝閵娿儺娓婚柕鍫濇噽缁犱即鏌涢悢鍝勵暭闁靛洦鐟╅獮搴ㄦ嚍閵夈垺瀚藉┑鐐存尰閸╁啴宕戦幘缁樼厓鐟滄粓宕滃杈╃煓闁规崘顕ч悡姗€鏌熼悜姗嗘畷闁绘挻娲熼弻锟犲磼濠靛洨銆婇柤鍙夌墵濮婃椽鎮烽幍顔炬殯闂佹悶鍔岀紞濠囧春閻愬搫绠i柣姗嗗亜娴滈箖鏌ㄥ┑鍡欏嚬缂併劏宕电槐鎺楀箛椤撶姭妲堝銈庝簻閸熷瓨淇婇崼鏇炲耿婵☆垳鈷堝Σ顒勬⒒娴g儤鍤€闁哥喕娉曠划鏃堟偡閹殿喗娈惧銈嗗姀閹筹繝寮崼婵嗙獩濡炪倖妫侀~澶屸偓姘虫閳规垿鎮欓懜闈涙锭缂備浇寮撶划娆撶嵁婢舵劖鏅柛鏇ㄥ墮椤忔悂姊虹捄銊ユ灁濠殿喚鏁婚幃鈥斥枎閹惧鍙勯棅顐㈡祫缁茶姤绂嶅┑瀣€堕煫鍥ㄦ礃閺嗩剟鏌$仦鐣屝ユい褌绶氶弻娑㈠箻绾惧顥濆銈庡亝缁诲牊淇婇幖浣规櫆闁兼亽鍎宠ぐ鎸庣節瀵伴攱婢橀埀顒佹崌閹虫宕奸弴鐐靛幋閻庡箍鍎遍幊澶愬绩娴犲鐓熸俊顖氭惈缁狙囨煙閸忕厧濮夌紒杈ㄥ浮閹晠宕归銏$暚闂傚倸娲らˇ鐢稿蓟閵娿儮鏀介柛鈩冪懃椤f椽姊洪柅鐐茶嫰閸樺摜绱掗鐣屾噭濞e洤锕獮鏍ㄦ媴閸濄儱骞愰梻浣呵归張顒傚垝鐏炵瓔鍤曢柟鎯板Г閳锋帒霉閿濆懏鍟為柟顖氱墦閺屾盯鎮㈤崫鍕ㄦ瀰閻庤娲橀崹鍧楃嵁濡偐纾兼俊顖滃帶楠炲牓姊虹涵鍛棈闁规椿浜炲Σ鎰板即閵忊剝娅栭悗骞垮劚濞层劎澹曟總绋跨骇闁割偅纰嶅▍鍛归悩娲摵妞ゃ劊鍎甸幃娆撳级閹寸姷鎳嗛梺鍓х帛閻楁洟婀侀梺鎸庣箓閹冲海鐥閹顫濋銈囩厯濠殿喖锕︾划顖炲箯閸涙潙宸濋梻鍫熺〒缁夎櫣鈧鍠氶弫濠氥€佸Δ鍛妞ゆ巻鍋撳ù鐙€鍙冨娲濞淬儱鐗撳鎻掆槈濮樿京鐒奸梺绋挎湰婢规洟宕戦幘璇茬濠㈣泛锕f竟鏇㈡⒒娴e憡鍟炴繛璇х畵瀹曟粌鈽夐姀鐘插亶闂佹眹鍨归幉锟犲煕閹达附鐓欐い鏍ф鐎氼噣銆呮导瀛樷拺缂佸顑欓崕蹇涙煙閸愭煡鍙勯柟顔藉劤閻o繝骞嶉鑺ョ暦闂備線鈧偛鑻晶鎾煕閳规儳浜炬俊鐐€栫敮鎺楀窗濮橆兗缂氶柟閭﹀幘缁犻箖鏌涘▎蹇fШ闁活厽甯為埀顒侇問閸n噣宕戦崱娑樼闁绘ê妯婇崯鍛亜閺傚灝鎮戞い鎾崇仢閳规垿鎮欏顔兼婵犳鍠楅幐鎶姐€侀弽顓炵疀闁哄瀵ч悗顒勬⒑閹肩偛鍔撮柛鎾村哺閹繝鎮㈤崗鑲╁幍闂備緡鍙忕粻鎴濐嚕妤e啯鐓曢柣鏃堫棑缁犲鏌$仦鍓ф创闁诡喗鐟╁畷褰掝敃閿濆棛妲楀┑鐘愁問閸犳牠鏁冮敂鎯у灊妞ゆ牜鍋涚粻顖炴煕濞戞ḿ鎽犻柛銈呯Ч閺屾洘绔熼娆掝唹闁稿鎸荤换婵嬪炊閵娿垺瀚奸梻鍌氬€搁悧鍐疾濠靛牏鐭撻柛鎾茶兌绾惧ジ鏌eΟ鎸庣彧鐎规洖鐭傞弻锝呪槈閸楃偞鐏曠紓浣哄У缁嬫垿鍩ユ径濞炬瀻闁归偊鍙庢禒褔姊婚崒娆愮グ婵炲娲熷畷鎶芥晝閸屾氨顔嗛梺璺ㄥ櫐閹凤拷...
  • a是用户输入的文本
  • b是对应的意图,b^-从其他意图中采样获取
  • sim(·,·)是相似度函数,“cosine”或“inner”
  • L是目标函数,最大化正确样本对相似度和最小化错误样本对相似度

# mu_pos: 0.8 (should be 0.0 < … < 1.0 for ‘cosine’) is how similar the algorithm should try to make embedding vectors for correct intent labels

# mu_neg: -0.4 (should be -1.0 < … < 1.0 for ‘cosine’) is maximum negative similarity for incorrect intent labels

# loss for maximizing similarity with correct action

loss = tf.maximum(0., mu_pos - sim_op[:, 0])

 

# minimize only maximum similarity over incorrect actions

max_sim_neg = tf.reduce_max(sim_op[:, 1:], -1)
loss += tf.maximum(0., mu_neg + max_sim_neg)

 

# average the loss over the batch and add regularization losses

loss=(tf.reduce_mean(loss)+tf.losses.get_regularization_loss())

  这种思路有多种好处,能学习到意图的向量表示,可以在预测时直接基于相似度排序输出最大意图;当意图类别较多时,还能对意图进行归类比较;同时这些向量表示也能作为特征用于其他任务,如推荐等。
  06.少样本学习冷启动
  目前少样本学习在图像领域非常火,用户只需要上传一张图片,就可以迁移各种脸部表情和肢体动作,引领一波社交应用风潮。
  在自然语言处理领域,这方面的尝试还并不是很成功,阿里巴巴的小蜜团队在打造的智能对话开发平台Dialog Studio中提出了少样本学习方法Induction Network[6],并将该方法用于创建新的对话任务时意图识别冷启动,不过代码并没有开源。我们对论文中的方法进行了复现并公布了代码(github地址),在少样本关系抽取数据集上进行验证,欢迎fork和交流。
  通过积累线上数据,迭代训练,常常是提升效果最大的方式,数据决定上限,长远来讲,构建自动化的迭代机制势在必行。同时,将多轮对话作为输入,会有更多的探索空间。
  和美信息自然语言处理团队三年磨一剑,围绕银行智能化场景展开了多种探索并取得不错的成绩。例如,某银行项目中催收意图识别服务于总行与分行,渗透率已超过70%,每天20万+人次的调用。新的一年,和美信息人工智能研究院自然语言处理组将继续努力,围绕自然语言训练平台、智能对话工厂进行展开,通过相关技术与业务人员紧密合作、快速迭代,将公司先进技术与银行智能化场景结合,实现快速落地应用,未来将有更多AI产品加速银行智能化转型进程,也欢迎各位志同道合的小伙伴加入一起探索未来!
  目前和美信息自然语言处理在银行场景已落地:智能客服、智能搜索、合同文档自动解析、人岗精准匹配、文档查重、客户意见分析、智能推荐、用户画像、舆情监控与预警、报告摘要、报告生成、智能审阅等产品,服务各银行业务部门。
参考文献:
[1]DevlinJ, Chang M W, Lee K, et al. Bert: Pre-training of deep bidirectionaltransformers for language understanding[J]. arXiv preprint arXiv:1810.04805,2018.
[2]CoverT, Hart P. Nearest neighbor pattern classification[J]. IEEE transactions oninformation theory, 1967, 13(1): 21-27.
[3]Alexander R,et al. Snorkel: Rapid Training Data Creation with Weak Supervision[J].Supervision[J].[J].arXiv:1711.10160,2017.
[4]Zhenzhong Lan,et al. ALBERT: A Lite BERT for Self-supervised Learning of Language Representations[J].arXiv:1909.11942,2019.
[5]Ledell Wu, Adam Fisch. StarSpace: Embed All The Things![J]arXiv:1709.03856,2017.
[6]Ruiying Geng, Binhua Li,et al. Induction Networks for Few-Shot Text Classification[J]. arXiv:1902.10482,2019.

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