【论文阅读】TripleNet: 用于多轮对话回复选择的三重注意力网络

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一、简介

背景

建立人机对话系统是人工智能领域最具挑战性的课题之一。现有的对话系统构建工作主要分为两类：

1. 基于检索的方法，从海量存储库中检索多个候选响应，并从中选择最佳的作为系统响应。
2. 基于生成的方法，使用编码器-解码器框架生成响应，类似于机器翻译。

贡献

本文基于检索，研究了多轮对话的回复选择：

1. 多轮对话中不同话语的重要性通常取决于当前查询的选择，所以使用triple attention来建模三元输入triple（也就是后文提到的triple），而不是传统的，并表示上下文、查询和候选回复之间的潜在依赖关系。
2. 提出了一种hierarchical representation
   module 层次表征模型，实现从字符级到上下文级的完整会话建模（字符级、词级、话语级、上下文级）

注：文中将等待回复的最后一条消息定义为“查询”（query），将包含查询的会话历史定义为“上下文”(context)，将上下文中的每一条消息定义为“话语”（utterance）。

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二、方法

1. 任务

给定上下文C、当前查询Q和候选回复R，建立函数g(C,Q,R)预测候选回复为正确回复的概率,而上下文中的信息由上下文、话语、词、字符四个层次构成。

2. 模型架构

模型自底向上，将计算从字符级组织到上下文级。在每一层中，首先使用hierarchical representation 层次表征模块来构造上下文、回复和查询的表示。然后应用triple attention三重注意机制对表征进行更新。最后，以回复为中心，对它们进行匹配，并融合结果进行预测。

• Char Level字符级，将卷积神经网络应用于每个单词的嵌入矩阵，通过卷积和最大池化操作产生单词的嵌入作为字符级表示。
• Word Level词级，使用一个共享的LSTM层来获得每个词的词级嵌入。
• Utterance Level话语级，利用自注意将每个话语的表示编码为一个向量，即话语级表示。
• Context Level上下文级，将每个话语的话语级表示输入到另一个LSTM层，对不同话语之间的信息进行进一步建模，形成上下文级表示。

3. 分层表示

字符级别：

xt:t+sj−1为embedding (xt, …, xt+sj−1)的连接，sj是第j个filter的size，把单词中的字符embed到固定大小的向量，然后使用CNN和最大池化得到每个单词的字符级嵌入矩阵ch

词级别：

使用预训练好的词向量对词x进行embedding，并引入词匹配特征MF，如果一个词同时出现在R和C或者Q中，MF设为1，否则设为0，使得模型对这种共有词更加敏感。令We为预训练的词向量，ch(x)为字符向量函数，得到词嵌入表征e(x)

再使用共享的双向LSTM得到每个单词的单词级嵌入矩阵ｈ(x)

话语级别：

使用自注意力得到第k个话语的表征uk。

上下文级别：

将每个话语级表征输入另一个双向LSTM层中，得到第k个话语在上下文级的表征ck。

4. Triple Attention

BAF：双向注意函数，用来计算两个序列之间的attention并输出它们的新表示。

为了建立三元组之间的关系模型，对triple中的每一对应用BAF，得到每个元素的两个新的表示，然后把它们加在一起作为最终的基于注意的表示。在三重注意机制中，可以同时根据注意结果更新每个元素与其他两个元素的表示，并且每个元素以相同的方式参与整个计算。

BN为batch normalization layer ，有利于防止梯度的消失或爆炸。BAF通过两个方向的关注对两个序列(P, Q)产生新的表示：

说明：按照Triple Attention图示，Q2, R1 = BAF(R, Q) 和C2, R2 = BAF(C, R)，此处应为原文公式错误

令Attpq、Attqp 为P和Q之间双向注意力，BAF对两个序列 (P, Q) 生成新的双向表征P`、Q`：

5. Triple匹配与预测

Triple匹配：

使用三重注意力机制产生的表示，对每一层的余弦距离进行匹配（针对回复R）。在字符级，令ch` 为三重注意力更新过的表征，得到字符级的匹配结果M1；单词级同理得到M2；话语级和上下文级去掉最大池化步骤得到M3、M4。

融合：

将4个结果拼接，输入层次RNN（bi-LSTM）并池化，将匹配结果编码为单个特征向量v，其中m∈M 为R中一个单词的匹配结果

预测：

可以将预测C、Q和R之间的匹配分数看作是一个二分类任务，最小化预测值和真实值之间的交叉熵损失。

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三、实验

1、数据集：

1）Ubuntu对话语料库，是最大的公共多轮对话语料库，包含了特定领域的大约一百万次对话。
2）DouBan对话语料库，与Ubuntu语料库格式相似，但为开放域对话，使用中文。

2、评价指标：

对于Ubuntu语料库，使用n个候选响应中第k个位置的查全率(Rn@k)作为评价指标，对于豆瓣语料库，使用MAP(平均平均精度)、MRR(平均倒数排名)和Precision-at-one作为附加指标

3、实验设置：

预训练词向量使用GloVe，字符级卷积核为尺寸为3、个数为200。所有biLSTM层的隐藏大小为200。使用Adamax优化器、初始学习率为0.002。设置集成模型，使用不同的随机种子为每个语料库生成6个模型，并通过投票合并结果。

4、实验结果：

实验结果分为三个部分:非注意模型、基于注意力的模型和我们的模型
斜体表示之前的最佳结果，加粗的分数表示没有任何预训练层的单一模型的最新结果

消融实验：

-TAM表示去掉三重注意和匹配部分
-Atri表示去掉三重注意，即对在每个层次上用它们的原始表示（不使用triple attention来更新表示）
-Query表示去掉和查询相关的所有部分，即注意力和匹配只对计算（查询的信息仍然包含在上下文中） 字母“A”代表triple attention的部分，“M”是triple match的部分

1）移除Query后虽然上下文中仍包含查询信息，但性能也明显下降了，说明有必要对查询单独建模

2）上下文和回复的attention移除后下降最多（R10@1下降0.6%），表明上下文和回复的关系最重要

3）去掉上下文与回复之间的匹配后，模型的性能明显下降(R10@1中为2.1)，表明之间的关系是选择回复的基础。查询和回复匹配部分也导致显著下降。这说明我们应该更加注意在整个上下文中的查询

4）删除上下文级和字符级后结果下降的最多，说明应当更多地关注最高和最低级别的信息，且删除其他两个级别也有显著下降，所以每个级别都不可或缺

消融实验表明层次表征和三重注意对性能的提升都是有所贡献的。

注意力可视化（单词级别）

图示为Ubuntu语料库中的一个例子，上面是A和B之间的对话，A想卸载ip扫描仪，当前查询的是关于包的格式，所以真实的回应是关于格式，但现有的对话模式很容易被高频术语“安装”所误导，因为它们以同样的方式处理查询和其他话语。

拿示例中的查询、回复、上下文（仅展示了其中语义丰富的一句）三项的attention在词级别进行可视化：

1）中，查询会对上下文里的关键词package更注意，这样也更有利于找到谈话话题，而上下文会对查询的关键词deb file附近的a更感兴趣（可能由于a的表示从BiLSTM中学到了临近词的信息）

2）中，查询的注意主要集中在词“format”上，这是回复中最重要的词。但回复没有捕获查询中的重要单词

3）中，回复更多地关注“‘binary”这个词，这是上下文中另一个重要的词

也就是说每一次attention都可以抓住一些重要信息，但也会错过一些有用信息。如果在查询上-下文和回复-上下文的attention中加入信息，就可以捕获该上下文中最重要的信息。此外，查询-回复的attention可以帮助捕获回复中最重要的词。因此，TripleNet可以很好的选择正确答案，因为它可以将这三个attention整合。

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本文还讨论了不同话语在上下文中的重要程度，结果发现最后3个语句比其他9个语句更重要，而Query比其他任何话语都重要，因此对其单独建模要比以相同的方式处理所有12个语句的效果要好；要更多地关注Query附近的话语，因为它们的重要性更高。

结论

本文提出了一种用于多轮对话回复选择的TripleNet模型。我们对上下文从低(字符)到高(上下文)层次进行建模，通过中的三重注意更新表示，针对回复来匹配triple，并将匹配结果与层次LSTM融合进行预测。

实验结果表明，该模型在Ubuntu和豆瓣语料库上，从特定领域到开放领域，从英语到汉语，均取得了较好的效果，证明了该模型的有效性和泛化性。

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paper下载地址：

TripleNet: Triple Attention Network for Multi-Turn Response Selection in Retrieval-based Chatbots

这篇文章发表于CONLL2019，沿用了SMN的思想，对文本进行了更加多粒度的表示（也就是文中的层次表征），虽然已经不是SOTA，但是可以借鉴的地方也很多，模型结构非常清晰，并关注到了上下文-查询-回复之间的关系。

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