Chatbot based on Ubuntu Dialogue Corpus

Corpus Features

此ubuntu语料既有Dialog State Tracking Challenge数据集的多次序对话特性,也有类似Twitter微博服务上的人类自然对话特点.但是它比Dialog State Tracking Challenge数据集大几个数量级.另外,相对于用于机器问答和分析的同等数量级Twitter数据集,ubunntu数据是基于特定领域的(ubuntu社区关于寻求ubuntu相关技术支持的语料),可以较好地制定目标.

此ubuntu数据量大,大约有一百万个对话.这对利用神经网络来建chatbot模型很有优势,能够充分发挥神经网络非线性学习能力.另外,语料中对次序对答的特点,可以不用人工标注标签来训练神经网络模型.

语料介绍

图中上面的表个是ubuntu channel中的对话语料,下表是经过dialogue extraction algorithm处理后得到的语料格式.

上下文（context）指的是从对话开始，截止到当前的内容，回答指的是对这段内容的回应。换而言之，上下文可以是若干句对话,而回答则是对这若干句对话的回应。正样本指的是该样本的上下文和回答是匹配的，对应地，负样本指的是二者是不匹配的——回答是从语料库的某个地方随机抽取的.下图是训练数据集的部分展示：

产生数据集的脚本使用NLTK为我们做了一系列的数据预处理工作——分词（tokenized）、英文单词取词根（stemmed）、英文单词变形的归类（lemmatized）（例如单复数归类）等。此外，例如人名、地名、组织名、URL链接、系统路径等专有名词，NLTK也做了替代。这些预处理工作也不是非做不可，不过它们似乎让结果精度他)

语料处理

1.去除语料中没有任何回答的问题;
2.去除一个用户超过大于5个utterance的部分,因为这种情况不能代表 真正的聊天情况;
3.只保留大于三个问答(对答)次序的对话,以建立长次序依赖的模型;
4.接收者识别方法: 将用户姓名存为一个库,如果在语句中能够匹配到库中姓名;
5.对于没有明显提到recipient姓名的对话,如果该sender没有在此过程中和他人对话,那么就会把对话归为和第一个人对话的语料中;
6.一个问题会有多人回答的情况:根据提问者和回答者分别分为多个对话,虽然有一个问题会在多个对话中出现的情况,但是这个多出的数据量相对于整个数据集来说还是很小的比例.

数据处理

Predefined parameters

# The maximum number of words to consider for the contexts
MAX_CONTEXT_LENGTH = 80
# The maximum number of words to consider for the utterances
MAX_UTTERANCE_LENGTH = 30
# Word embedding dimensionality
EMBEDDING_SIZE = 300
# LSTM Cell dimensionality
LSTM_CELL_SIZE = 256

限制上下文和回答句子的长度是为了使得模型训练得更快,并且这能够包含大部分语句信息.词向量的维数为300，因为预先训练（pre-trained）好的无论是word2vec还是GloVe都是300维的，这样设定方便我们直接使用它们.(此论文研究中使用的是预先训练好的word2vec或者glove,后期我们可以尝试使用自己的语料来训练word2vec或者glove模型,并根据语料大小设置相应的向量维度.《How to Generate a Good Word Embedding?》导读

Programms

TF-IDF

Dual encoder LSTM

1. context和utterance以单词为粒度,利用Stanford的Glove训练词向量.