使聊天机器人具有个性

时间:2022-05-07
本文章向大家介绍使聊天机器人具有个性,主要内容包括模型效果:、模型由三个模块组成:、模型细节:、1. Profile Detector、2. Bidirectional Decoder:、3. position detector:、损失函数:、基本概念、基础应用、原理机制和需要注意的事项等,并结合实例形式分析了其使用技巧,希望通过本文能帮助到大家理解应用这部分内容。

本文结构:

  • 模型效果
  • 模型的三个模块
  • 模块细节

今天的论文是 《Assigning Personality/Identity to a Chatting Machine for Coherent Conversation Generation》

https://arxiv.org/pdf/1706.02861.pdf

当我们在和聊天机器人互动时,最开始往往很好奇的就是对方到底是人还是机器人呢,所以会问到一些关于对方身份的问题,这对于机器人能否通过图灵测试还是很重要的问题之一。

这篇论文提前预设好机器人的身份档案,并且做到在相关的问答中做到与设置的一致,就可以让机器人在回答时能够有一定的身份特征。和其他的区别是不用从对话中慢慢学习出个性。

模型效果:

假设机器人的预设档案为:

本论文的模型与普通的 seq2seq 效果比较为:


模型由三个模块组成:

  1. 一个档案检测器 Profile Detector,一是来决定是否要根据档案来回答,二是根据哪个关键字答复。
  2. 一个双向解码器 Bidirectional Decoder,用于从选定的档案值出发向前和向后生成答复。
  3. 一个位置检测器 position detector,用于预测选定的档案值后要从哪个位置开始解码,把位置传递给 decoder。

整体:

  1. 给定一个提问后,先看是否需要用档案内容回答,不需要的话,就用通常的 seq2seq 来生成回复; 需要的话,先用 Profile Detector 选择合适的 key-value。
  2. 然后用 Bidirectional Decoder 以这个 value 为起点向前向后生成答复。
  3. position detector 用来改善 training,test 集的差异问题,只在模型训练时用。

模型细节:

提问:x = x1x2···xn, 被 Encoder 将 post 转化后的向量 x = x1x2 · · · xn。x 的隐藏层状态由 GRU 获得 h = (h1, h2, · · ·, hn)档案:{< ki, vi > |i = 1, 2, · · · , K} 回答:y=y1y2···ym

问题建模:

1. Profile Detector

1. 其中 P(z|x) 是根据提问 x,看需要用档案来回答的概率,由 Profile Detector 计算出。

由训练的二分类器得到 P (z|x) = P (z| h~) = σ(Wp h~),h~ 是所有 hj 的和,Wp 是分类器的参数。

βi = MLP([ h~, ki, vi]) =f(W ·[ h~;ki;vi]),用来决定根据哪个关键字答复,其中 f 为 softmax 激活函数,选择概率最大的那一组 key-value。

2. Bidirectional Decoder:

2. Pfr(y|x) 是根据 x 生成 y,由通常的 forward decoder 生成。

3. Pbi(y|x, {< ki, vi >}) 是根据 x 和档案生成 y,由 Bidirectional Decoder 生成:

y = (yb, v~, yf ) 为生成的回复,v~ 是选中的 value:

先由 x,v~ 得到 yb,再由 x,v~,yb 得到 yf。

Pb,Pf 通过下式计算:

其中 sj 是 decoder 的相应状态,cj 是语境的向量:

P frP bi 的参数不是共享的。

3. position detector:

因为用于训练的问答句是从社交网站上获得的,前面识别出来的 value 可能并不会出现在答复中,这样 bidirectional decoder 就会不知道从哪个位置开始,所以在这一步会做相关的处理。

例如,

post x =“你-1 有-2 什么-3 特长-4 ?-5 
response y =“我-1 非常-2 擅长-3 小提琴- 4
a profile key value pair “<特长, 钢琴>

那么 “小 提 琴-4 ” 的位置会传递给 decoder,然后替换成“钢 琴”。

P (j|y1y2 · · · ym, < k, v > )), 1 ≤ j ≤ m 来表示 yj 可以被 v 替换的概率。

计算方法用两个单词的距离:

P(j|y,< k,v >)) ∝ cos(yj,v)


损失函数:

由两部分组成:

L = L1 + αL2

1. L1 是生成答复的,根据最开始的问题模型可以得到:

D( c) 是只有 post-response 对的,D(pr) 是 post,value-response 的。

2. L2 是 profile detector 预测是否用档案及用哪个关键词的,根据前面定义过的 P(z|x)βi

z=0 不用,z=1 用, k^ 是锁定的 key。