一、大纲内容
二、详细内容
Abstract
○ 对话生成模型可以用于闲聊、知识对话、对话问题生成
○ 本文
■ 构建了一个灵活的attention机制，充分的促进了单向和双向的语言生成模型
■ 介绍了一个离散的潜变量，较好的解决了一问多答的问题
■ 上述两个结构通过一个共享结构相互促进
■ 在三个公开的数据集证明了有效性
Introduction
○ 对话生成的挑战：有限语料，复杂背景，多样对话关系
○ 预训练+fine-tuning的模式在对话生成上也有闪光点
○ 问题
■ 对话语料和知识的gap非常大
■ uni-directional的对话生成和BERT之类的bi-directional模式不大一样
■ 存在一句话对应多个回答的情况
○ 本文
■ 引入Reddit和Twitter的对话数据
■ 类似与unilm的模型被引入到预训练的任务中
■ 离散的隐变量来对一对多的对话关系进行建模，一个隐变量的值反应了一个特定的对话intent
■ 与可控生成的隐藏变量不同，这里不需要预训练，可以用无监督来自动学习语料中的隐藏变量值信息
■ 训练目标：最小化生成目标+估计潜变量的值w.r.t
■ 潜变量的值对对话生成的效果有很大的提升
■ 在chit-chat闲聊，知识对话，对话问题生成上做了实验，证明了有效性和优越性
Dialogue Generation Pre-training
○ 对一个上下文，可能有多个合适的回复，导致多样的对话流，这就是一对多的问题，本文提出一个隐藏的离散变量到transformer的结构中，来解决这个问题
Model Architecture
■ 输入
● dialogue context c：对话上下文，也包括对话的背景知识
● respnse r：回复结果
● latent variable z：潜变量z，可以有k种选择，每一种对一特定的一个潜在语音行为
●
● 两个任务：response generation + latent act recognition
■ response generation
● 单向解码的过程，利用（content，隐变量z，t-1的回复历史），解码生成当前的token，用的是单向的模型
■ latent act recognition
● 与回复生成共享网络，但是有个独立的attention mask来做双向的encoding
●
Input Representation
■ 输入表征：token+role+turn（轮次）+position
■ EOU：家在每一个utterance的末尾用于分割
■ BOU：加在回复的开通，他的最终特征h用于预测下一个词
■ z：k-way 类别特征，唯独为K*D
■ role：EA：角色A，EB：角色B
■ turn：E[0]:第0轮，E[-1]：最后一轮
■
■ 注意：隐藏层z的Role，Turn，Position embedding为空
pre-training objectives
■ loss函数：negative log-likelihood（NLL） loss + bag of words（BOW） + response selection （RS）loss
■ Response Generation
● NLL loss：通过上下文content和response估计隐藏变量z，然后根据学习到的z，结合上下文content，来生成回复
● bag of words loss：被应用于加速z隐藏变量的学习
● BOW loss使words更离散，迫使隐藏变量z学习到目标回复结果的全局信息
■ Response Selection
● 目的：帮助区分是否回复结果于对话上下文相关+区分回复是否与背景知识一致
● 利用二进制交叉熵来实现，(c,r)，lr=1代表一致，(c,r-)，lr=0代表不相关，最后通过加了一个sigmoid来预测其概率
● 最终loss = Lnll + Lbow + Lrs
pre-traning procedure
■ 12层transformer，利用BERTbase做初始化，利用了Twitter+Reddit的数据来训练，每个样本数据（c，r）通过网络两次，分别完成latent act recognition和response generation的训练
■ latent act recognition
● 给一个context和目标response，估计z的分布p(z|c,r)
● 随机选择r-负样本，计算Lrs回复选择的loss
■ response generation：通过第一步估计的P(z|c,r)的值，计算Lnll + Lbow
■ optimization：综合所有loss，通过后向传播更新网络结构
■ 超参数
● context长度：250，response长度：50
● 12层模型，768隐藏权重，batch size 64，学习率 5e-5
● K种类：20
● V100 32G GPU训练了3.5M steps，大概两周时间
Fine-tuning and Inference
■ 可以用于chit-chat，知识对话，conversational question answering
■ fine-tuning目标函数和预训练阶段一致
■ 推理过程
● 1:根据隐藏变量z的值，生成候选的k个回复
● 2:计算每个response的P(lr=1|c,r)的概率，挑选概率最高的
Experiments
settings
■ persona-chat：知识对话
■ Daily Dialog：闲聊
■ DSTC7-AVSD：conversational question answering（只利用了text数据，包括视频的caption和summary，没有用多模态模型去利用音频和视觉的特征）
Compared Methods
■ baseline：Seq2Seq
■ state of the art：
● persona-chat：LIC，2019 ConvAI2 challenge的冠军，基于GPT模型
● Daily Dialog：iVAEmi
● DSTC7-AVSD：CMU模型
■
Metrics
■ BLEU：衡量了n-gram的重叠指标
■ Distinct-1/2：衡量生成的多样性，定义：不同的uni-grams和bi-grams的个数/总的生成words数
■ Knowledge Recall/Precision/F1：衡量背景知识的信息量
■ DSTC7-AVSD：MSCOCO平台提供了6个指标，BLEU，METEOR，ROUGH-L，CIDEr
■ 人工评价
● 随机选择100个对话上下文和结果来评价，3个众包来评价，主要看fluency：流畅程度,coherence：连贯性，是否与对话上下文和背景知识相关,informativeness：信息量,overall：整体评估，0:bad，1:正常，2:好的回复（流畅度、连贯性、信息量、整体）四个方面
● 投票来得到最终score，Fleiss's kappa分数为0.5左右，证明标注人员的要求达到了统一
experimental results
■ Personal-Chat和Daily Dialog：
● 自动评估和人工评估相关性不大，自动评估阶段，没一个模型可以全部比另一个好
● 人工评估：我们的模型全部比其他的好，流畅程度高，信息量大，一致性高，
● 人工评估：发现添加latent隐藏变量的学习，显著的提升了其效果
● LIC等tansformer类的方法比RNN-base的方法（seq2seq）要高很多
■ DSTC7-AVSD：生成选择的模块，通过一个额外的ranking step来加强，选择了top1的结果作为最终答案，并且给出了上限（理想场景能选择最佳的候选结果）
■ Discussions
● 可以根据设置latent variable的值，生成不同的回复结果，可以生成多样的，合适的回复
● 对比不同的预训练模型
○ group1: BERT + GPT-2，fine-tuning
○ group2:引入Twitter和Reddit数据继续预训练
○ group3:引入隐藏变量
Related Work
○ 预训练模型：GPT，GPT2模型，从左到右自回归的方式，BERT，Unilm模型
○ one-to-many模型：
■ CVAE，利用高斯分布去捕获对话变量
■ SpaceFusion：在隐藏空间，联合优化多样性和相关性，粗略的匹配预测回复的距离和方向
■ VAE：连续表征
■ 离散表征
■ 数据量比较少=>平衡多样性和流畅性还比较困难
● Conclusion
○ 引入离散变量解决一对多的问题
○ 后续尝试利用强化学习来提升潜在的选择策略，来提升对话生成
