人机对话系统一直是AI的重要方向,图灵测试以对话检测机器是否拥有高度的智能。如何构建人机对话系统或者对话机器人呢?
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对话系统经过三代的演变:
- 规则对话系统:垂直领域可以利用模板匹配方法的匹配问句和相应的答案。优点是内部逻辑透明,易于分析调试,缺点是高度依赖专家干预,
缺少灵活性和可可拓展性。 - 统计对话系统:基于部分可见马尔科夫决策过程的统计对话系统,先对问句进行贝叶斯推断,维护每轮对话状态,再跟进对话状态进行对话策略的选择,
从而生成自然语言回复。基本形成现代的对话系统框架,它避免了对专家的高度依赖,缺点是模型难以维护,可拓展性比较受限。 - 深度对话系统:基本延续了统计对话系统的框架,但各个模型采用深度网络模型。利用了深度模型强大的表征能力,语言分类和生成能力大幅提高,
缺点是需要大量标注数据才能有效训练模型。
- 规则对话系统:垂直领域可以利用模板匹配方法的匹配问句和相应的答案。优点是内部逻辑透明,易于分析调试,缺点是高度依赖专家干预,
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对话系统分为三类:
- 问答型对话:多是一问一答,用户提问,系统通过对问题解析和查找知识库返回正确答案,如搜索。
- 任务型对话:指由任务驱动的多轮对话,机器需要通过理解、主动询问、澄清等方式确定用户目标,然后查找知识库返回结果,完成用户需求。
如:机器人售电影票。 - 聊天型对话:目标是产生有趣且富有信息量的自然答复使人机对话持续下去,如小度音响。
计算用户问句与问答库中问句的相似度,选择最相似的问句,给出其对应的答复。
句子相似度计算包括以下方法:
- TFIDF
- BM25
- OneHot
- Query Vector
对百度、Bing的搜索结果摘要进行答案的检索
- 百度搜索,包括百度知识图谱、百度诗词、百度万年历、百度计算器、百度知道
- 微软Bing搜索,包括bing知识图谱、bing网典
- End to End Memory Networks(memn2n)
- BABi dataset
- GPT2 Model
- Sequence To Sequence Model(seq2seq)
- Taobao dataset
Official Demo: https://www.mulanai.com/product/dialogbot/
The project is based on transformers 4.4.2+, torch 1.6.0+ and Python 3.6+.
Then, simply do:
or
example: examples/bot_demo.py
output:
example: examples/taskbot_demo.py
3.3.1 GPT2模型使用
基于GPT2生成模型训练的聊天型对话模型。
模型已经 release 到huggingface models:shibing624/gpt2-dialogbot-base-chinese
example: examples/genbot_demo.py
output:
3.3.2 GPT2模型fine-tune
- 数据预处理
在项目根目录下创建data文件夹,将原始训练语料命名为train.txt,存放在该目录下。train.txt的格式如下,每段闲聊之间间隔一行,格式如下:
运行preprocess.py,对data/train.txt对话语料进行tokenize,然后进行序列化保存到data/train.pkl。train.pkl中序列化的对象的类型为List[List],记录对话列表中,每个对话包含的token。
- 训练模型
运行train.py,使用预处理后的数据,对模型进行自回归训练,模型保存在根目录下的model文件夹中。
在训练时,可以通过指定patience参数进行early stop。当patience=n时,若连续n个epoch,模型在验证集上的loss均没有下降,则进行early stop,停止训练。当patience=0时,不进行early stop。
代码中默认关闭了early stop,因为在实践中,early stop得到的模型的生成效果不一定会更好。
更多的训练参数介绍,可直接看train.py中的set_args()函数中的参数说明
3.3.3 预测模型(人机交互)
运行interact.py,使用训练好的模型,进行人机交互,输入q结束对话之后,聊天记录将保存到sample.txt文件中。
执行interact.py时,可以尝试通过调整topk、topp、repetition_penalty、max_history_len等参数,调整生成的效果。更多的参数介绍,可直接看interact.py的set_args()函数中的参数说明
如果要使用GPU进行生成,则不要调用–no_cuda参数,并且通过–device gpu_id来指定使用哪块GPU。
- 问答示例
- sample1
- sample2
- 闲聊语料分享
|中文闲聊语料 | 数据集地址 |语料描述|
|---------|--------|--------|
|常见中文闲聊|chinese_chatbot_corpus|包含小黄鸡语料、豆瓣语料、电视剧对白语料、贴吧论坛回帖语料、微博语料、PTT八卦语料、青云语料等|
|50w中文闲聊语料 | 百度网盘【提取码:4g5e】 或 GoogleDrive |包含50w个多轮对话的原始语料、预处理数据|
|100w中文闲聊语料 | 百度网盘【提取码:s908】 或 GoogleDrive|包含100w个多轮对话的原始语料、预处理数据|
中文闲聊语料的内容样例如下:
- 模型分享
- Reference
- Wen T H, Vandyke D, Mrksic N, et al. A Network-based End-to-End Trainable Task-oriented Dialogue System[J]. 2016.
- How NOT To evaluate Your Dialogue System: An Empirical Study of Unsupervised evaluation Metrics for Dialogue Response Generation
- A. Bordes, Y. Boureau, J. Weston. Learning End-to-End Goal-Oriented Dialog 2016
- Zhao T, Eskenazi M. Towards End-to-End Learning for Dialog State Tracking and Management using Deep Reinforcement Learning [J]. arXiv preprint arXiv:1606.02560, 2016.
- Kulkarni T D, Narasimhan K R, Saeedi A, et al. Hierarchical deep reinforcement learning: Integrating temporal abstraction and intrinsic motivation [J]. arXiv preprint arXiv:1604.06057, 2016.
- BBQ-Networks: Efficient Exploration in Deep Reinforcement Learning for Task-Oriented Dialogue Systems
- Deep Reinforcement Learning with Double Q-Learning
- Deep Attention Recurrent Q-Network
- SimpleDS: A Simple Deep Reinforcement Learning Dialogue System
- Deep Reinforcement Learning with a Natural Language Action Space
- Integrating User and Agent Models: A Deep Task-Oriented Dialogue System
- The Curious Case of Neural Text Degeneration
- DialoGPT: Large-Scale Generative Pre-training for Conversational Response Generation
- vyraun/chatbot-MemN2N-tensorflow
- huggingface/transformers
- Morizeyao/GPT2-Chinese
- yangjianxin1/GPT2-chitchat
参考链接:https://github.com/shibing624/dialogbot