【摘 要】
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随着互联网和人工智能技术的飞速发展,对话系统已经被广泛应用于现实生活中,而满足陪伴需求的开放域对话系统,有着较为深远的研究价值和广阔的应用场景。现有的开放域对话系统,虽然关注了生成回复的流畅性和内容的相关性,但是整体结果离用户满意的程度还有待提高。知识驱动的对话生成目的在于根据给定的对话历史,生成符合语境的回复,现有考虑嵌入外部知识的对话生成模型存在着使用知识不正确,生成质量差的问题。针对上述现状
【基金项目】
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国家青年科学基金项目《复杂约束条件下特定领域的文本自动生成方法》；
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随着互联网和人工智能技术的飞速发展,对话系统已经被广泛应用于现实生活中,而满足陪伴需求的开放域对话系统,有着较为深远的研究价值和广阔的应用场景。现有的开放域对话系统,虽然关注了生成回复的流畅性和内容的相关性,但是整体结果离用户满意的程度还有待提高。知识驱动的对话生成目的在于根据给定的对话历史,生成符合语境的回复,现有考虑嵌入外部知识的对话生成模型存在着使用知识不正确,生成质量差的问题。针对上述现状,本文以知识选择和回复生成作为研究要点,并做出了以下工作和研究成果。知识选择是知识驱动的对话生成系统的第一个子任务也是最关键的子任务。知识选择的效果大大影响了回复生成的质量。知识选择任务又可以分为知识召回和知识筛选两个部分。传统的基于词汇匹配的知识召回方法虽然有一定的效果,但是总体上略显不足。本文提出一种基于上下文匹配的方法,首先进行基于实体链接的知识召回,并在此基础上使用基于语义匹配方法对知识进行进一步筛选。相比传统基于词汇匹配的方法,借助实体识别以及语义匹配的方法在知识选择的准确率和召回率上有了较大提升。在Kd Conv数据集的知识筛选任务中,基于实体链接的方法在MAP,MRR,P@1,R@1,R@2和R@5等指标上都超过了基于词汇匹配的方法。回复生成是知识驱动的对话生成系统的第二个子任务,也是最终的目的。根据是否将知识选择和回复生成分开训练可以将模型分为两段式模型和联合训练模型。两段式模型存在两个问题:1)回复的内容没有办法对知识选择模块产生影响;2)知识选择模块硬性地选择了若干知识,存在级联误差以及阈值选择困难等问题。而联合训练方法能够将知识选择和回复生成进行联合训练。然而,即使在联合训练的模型中,知识选择的准确率还有待提升。除此之外,候选知识之间的偏序关系也被现有的方法忽略。本文提出一种基于语义匹配的联合训练对话生成模型,使用语义匹配模块作为知识选择模块,并引入排序学习算法对知识选择模块进行优化,使得知识选择的准确率ACC提升了10%,进而回复生成的效果也有较大的提升。该模型生成的回复在BLEU指标上的效果超过了现有模型。
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