实录 | DSTC 8“基于Schema的对话状态追踪”竞赛冠军方案解读

本文将回顾平安人寿近期在 PaperWeekly 直播间进行的主题为「DSTC 8“基于 Schema 的对话状态追踪”竞赛冠军方案解读」的技术分享，由平安人寿 AI 团队高级算法工程师马跃老师主讲。

在 2019 年第八届对话系统挑战赛（DSTC 8）中，平安人寿 AI 团队斩获包括 “Track4：基于 Schema 的对话状态追踪”在内的三项赛事世界第一，并受邀在 AAAI 2020 workshop 发表论文。

在该赛事中，平安人寿 AI 团队提出了一个对话状态追踪框架 PA-DST，基于阅读理解模型和 Wide & Deep 模型、综合深度语义特征、特征工程和数据增强等技术，完成多领域的对话状态追踪。

本期直播视频回放：

https://www.bilibili.com/video/BV1ha4y1Y7x1

 

以下是该方案的技术细节详解。

比赛介绍

 

对话系统挑战赛 DSTC 由微软、卡内基梅隆大学的科学家于 2013 年发起，旨在带动学术与工业界在对话技术上的提升，在对话领域具有极高的权威性和知名度，迄今已举办了 8 届。比赛结合时下最前沿、最具挑战性的对话系统技术问题设置比赛任务，本届比赛吸引了全球超百支来自知名企业、顶尖大学及研究机构的代表队伍参与。

▲ 图1 : 平安人寿AI团队斩获DSTC 8 Track4赛事冠军

 

平安人寿 AI 团队在 DSTC 8 中斩获“基于 Schema 的对话状态追踪”、“端到端的问答预测”以及“面向多领域端到端对话系统”三项赛事世界第一。

本次分享赛题为“基于 Schema 的对话状态追踪”，该赛题任务为跨领域的多轮对话状态追踪，包括对 Zero-shot 领域的对话追踪任务。为此，团队创新性提出了端到端对话状态追踪框架，融合学术前沿深度模型和工业的特征工程来解决对话状态追踪问题。

 

1.1 背景简介

对话状态追踪（Dialogue State Tracking, DST）是人机对话领域的一个重要问题，其目的是识别当前时刻用户的对话状态（意图和槽位填充信息），其结果作为对话系统的动作生成依据。当前 DST 的核心难点在于跨领域的状态继承和 Zero-shot 领域的 DST 任务。此次 DSTC 8 “基于 Schema 的对话状态追踪”任务也是基于此背景提出。

 

1.2 任务介绍

本次任务围绕多领域人机交互的 DST 进行，提出的模型需要对每一个用户轮次的用户状态进行预测，准确识别领域中每个槽位填充的具体信息。该任务对每一个领域服务均给出了一个 Schema，通过这个 Schema 完成意图和槽位的定义。以 Travel 为例，具体定义如下：

a）领域描述：一句自然语言描述当前领域，如 The biggest database of tourist attractions and points of interest

b）意图集合，以 FindAttractions 意图为例，有：

• 意图名称：FindAttractions

• 意图描述：一句自然语言描述当前意图，如：Browse attractions in a given city

• 必须填充的槽位集合：完成这个意图必须填充的槽位

• 可选槽位集合：非必须填充槽位

c）槽位集合，对于每一个槽位，有以下信息：

• 槽位名称，如 number_of_person

• 槽位描述：一句自然语言描述当前槽位，如：Number of people to find tickets for

• 是否可枚举：不可枚举槽位的取值为对话上下文的片段；可枚举槽位的取值只能为 Possible_values 中的一个

• Possible_values：如果为可枚举槽，则有一个预定义好的槽值集合，如 [1,2,3,..,9]；如果为不可枚举槽，则无该字段。

通过上述的信息，完成了对服务的定义。在每一个用户的轮次，模型在指定的领域内，需要预测的具体内容如下：

• 已知的所有必须填充槽位的槽值

• 如果为不可枚举槽位，且槽值位于当前用户的表达内容中，还需要给出槽值在用户表达中的具体起止位置信息

 

1.3 比赛挑战

本次任务的难度较大，一方面，多领域人机对话中，不同领域的槽位是有继承性的，如地点槽位（如：机票预订的目的地和宾馆的城市）；另一方面，需要考虑对 Zero-shot 服务的迁移性，在测试中，会出现大量全新的领域，他们在训练集中没有对应的训练数据。

综合这两个方面，模型需要摆脱传统 DST 中所有槽位都是预设好的限制，从继承性和迁移性两个方面进行全新设计。

 

解决方案介绍

2.1 可枚举槽位 vs. 不可枚举槽位

对于可枚举槽位，因为它是使用了原文的一个对话片段来作为槽值，并且在数据中能够直接获取当前槽值在原文中的位置信息，我们使用了阅读理解的模型（MRC-DST）来解决这类问题。

 

对于不可枚举槽位，由于它的槽值不是原文中的一个直接片段，而是需要经过语义理解和归一化得到，因此无法使用阅读理解模型来解决。针对这类槽位，我们使用分类模型来进行建模，利用大规模预训练模型来建立深度语义表示，同时，利用规则、正则之类的辅助方法抽取出语义离散特征。

综合深度和离散两类特征，建立了一个 Wide & Deep 的分类模型（WD-DST）来解决这类槽位的追踪问题。

 

整体建模思路如图2。

 

▲ 图2 : 整体结构

 

2.2 MRC-DST

模型结构如图3所示。

▲ 图3 : MRC-DST模型结构，包括两部分输入，对话历史上下文信息和问题（槽位描述）

 

模型的输入包括两部分：

 

第一部分为整个对话的上下文信息，对于不同角色的表达，我们使用了 User 和 System 标签来区分，分别加在每个角色表达的内容头部，再进行拼接，得到整个对话历史 S；

 

第二部分为需要预测的槽位的描述 D，即 Schema 中提供的槽位自然语言描述。因为在开发集、测试集中，会存在一些 Zero-shot 的领域和槽位，如果只使用槽位名字来作为输入，那么整个模型的通用能力就会下降，因为可以互相继承的槽位他们取名之间的关联性并不大。

例如在机票预订服务中，关于人数的槽位被命名为 number_of_ticket，而在火车票预订中，表示人数的槽位则被命名为 number_of_seat，只有通过更加详细的解释，才能够确定他们是表达同一个意思的槽位，在多领域交叉进行交互的时候，才能被继承。

在一般的 MRC 解决方案中，输入的问题常常是问句形式存在的，但在状态追踪任务上，我们使用了槽位的描述来替代传统 MRC 中的“问题”，省去了构造传统问题的步骤。

参考 BERT-like 模型的拼接方式，得到最终的输入 （注：XLNet 的输入中 位于末端）。模型的输出包括两部分：

第一部分为 Answerable Indicator（槽值存在指示器），其功能是指示当前计算的槽位，是否能在上下文中找到答案片段。因为在交互过程中，并不是每个槽位都会被提及，因此需要设置一个答案指示器 ，来筛选出能够找到槽值的槽位。

第二部分包括一个答案起止位置向量 和结束位置向量 。如果 Answerable Indicator 指示当前槽位有答案，则进行该部分计算。在两个向量中，找到概率最大的起止位置，从输入的对话历史中截取对应的文本片段作为最终的槽值。

模型的计算过程如下：

模型基于 XLNet 得到的深度语义表示，计算槽值存在指示器和起止位置向量。假设真实的槽值存在性为 ，真实答案片段的起止位置向量为为 和 。使用两个部分中三个 Loss 共同指导模型训练：

 

2.3 WD-DST

模型结构如图4所示

▲ 图4 : WD-DST模型结构，包括三部分输入，对话历史上下文信息、问题（槽位描述）与需要判断的槽值、离散特征

 

模型包括三部分输入，第一部分和 MRC-DST 一致；第二部分与 MRC-DST 的输入有一些差别。在这里除了使用槽位描述之外，还会对拼接上当前需要判断的槽值；

第三部分为抽取到的离散特征，在这里我们抽取了包括槽值是否在对话历史中、槽值的同义片段是否在历史中、用户表达的语气、用户是否表疑问等一系列统计特征来刻画对话历史。

模型的目标是判断当前输入的槽值，是否正确。最上层使用了一个全连接神经网络来计算最终的得分。面对一个槽位的多个候选值，我们选取得分最高的一个作为最终槽值。整个模型使用真实的槽值标签与输出计算误差进行训练，具体的计算过程如下：

2.4 数据增强

一个值得一提的小技巧是数据增强，我们使用了业界的翻译 API 和文本 API，对可枚举槽位的槽值内容进行了同义拓展，从而提升了模型和特征工程的泛化性。

例如“演出活动”服务中的“类型”槽位，某一个取值为 Theater，通过数据增强，可以得到如 Drama、Broadway、The stage 等同义表达，只要同义片段被判定为最终答案，即等价于 Theater 为最终答案。

 

2.5 模型拓展与思考

在实验的过程中，我们也发现了一些有意思的点，这里也列举出来供参考：

• 当决策性信息处于上下文末端时（一般为用户表达的最后一句话提及了槽值信息），MRC 和分类模型都容易预测错误。针对这个现象，我们直接将用户表达的最后一句话复制并拼接在末端的方法来解决，相当于直接把上下文有效内容前置。

• 数据预处理中，我们使用统一的标签来替换具有干扰性的信息，如电话号码。

• 同一个模型，不同次 Fine-tuning，他们的错误 case 不同。针对这个问题，使用最简单的 Ensemble 想法来解决，使用多个模型投票的策略来确定最终槽值。

 

应用价值

 

基于寿险业务场景需求，平安人寿 AI 团队重点攻关对话式机器人技术。目前，对话式机器人作为平安人寿智能转型的利器之一，在客户服务和代理人赋能两大业务体系中已大规模落地，覆盖招聘、培训、销售支持、客服等业务场景，并将持续发挥价值。

 

平安人寿 AI 团队此次参赛所应用到的创新技术，在实际业务场景中，可支持多领域的客服系统、人机对话平台的对话管理等技术应用，对搭建寿险垂直领域的对话系统起到重要推动作用，能大幅提升对话式机器人的响应效率和服务体验。

 

参考文献

[1] Gao et al. "Dialog state tracking: A neural reading comprehension approach." arXiv 2019.

[2] Wu et al. "Transferable Multi-Domain State Generator for Task-Oriented Dialogue Systems" ACL 2019.

[3] Chao and Lane, "BERT-DST: Scalable End-to-End Dialogue State Tracking with Bidirectional Encoder Representations from Transformer", INTERSPEECH 2019.

[4] Cheng et al. "Wide & deep learning for recommender systems", Proceedings of the 1st workshop on deep learning for recommender systems. 2016.

[5] Rastogi et al. "Towards scalable multi-domain conversational agents: The schema-guided dialogue dataset." arXiv 2019.

[6] Zhang et al. "Find or classify? dual strategy for slot-value predictions on multi-domain dialog state tracking." arXiv 2019.

[7] Ma et al. "An end-to-end dialogue state tracking system with machine reading comprehension and wide & deep classification." AAAI 2020 DSCT 8 Workshop.

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