EmpDG: Multi-resolution Interactive Empathetic Dialogue Generation论文笔记
文章目录
- 一，先看问题
- 二，再看评价
- 三，方法
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- （一）整体架构
- （二）特征表示及处理
- （三）Improved WGAN
- 四，实验的结果
- 五，总结
一，先看问题
这是我读的第一篇跟generation有关的论文。读这篇的原因是，在GitHub上我直接使用关键词Empathetic dialogue搜索，开源代码排序靠前的是这篇，coling 2020上的paper。翻译下标题：EmpDG：多分辨率交互式共情对话生成。不确定Multi-resolution是否是专有术语。
paper解决的问题属于chitchat，人机闲聊型对话，重点关注机器的response带有共情色彩，具体输入输出如下：
对话1 情绪标签：hopeful：
输入：My husband lost a job but I am hoping he can find a full time job soon. （我的丈夫丢了工作，但我很希望他能很快找到一份全职工作）
机器输出：I am sorry to hear that. I hope he gets better.（听到这个消息我很难过。我希望他好起来。）
标准答案：He will, I have faith. （他会的，我有信心。）
对话2：情绪标签：grateful
输入： I joined a fifirm 6 months ago and then I got a promotion for junior manager.（我6个月前加入了一家公司，然后我得到了一个初级经理的晋升。）
Congratulations. That sounds like the fast track.（祝贺这听起来像是快车道。）
Yes, they thought that I have some extraordinary talent and that is the reason I got that position.（是的，他们认为我有非凡的天赋，这就是我得到那个职位的原因。）
机器输出：Wow, that is amazing. I am sure they do great.（哇，太棒了。我相信他们做得很好。）
标准答案：Cool. Maybe next year you will be a partner! （也许明年你会成为合伙人！）
论文使用ACL 2019的论文Towards Empathetic Open-domain Conversation Models: a New Benchmark and Dataset发布的数据集Empathetic dialogue dataset。本论文的问题就是在这个数据集上训练一个chatbot，使机器生成的response尽可能接近标准答案。
二，再看评价
评价指标的数值高低决定论文能不能投，我们先看评价指标。评价指标分成两类，自动评估和人类评估。
自动评估指标有BLEU、METEOR、ROUGE，这三个指标都不合适。
自动评估指标还有perplexity和distinct-1、distinct-2
人类评估指雇用3个标注者，对生成的response从三个方面进行打分，分数范围1-5，1最差，5最好，3中等。三个方面分别是 Empathy （共情性）、 Relevance（相关性一致性）、 Fluency（流畅性）。
三，方法
（一）整体架构
方法框架基于WGAN进行设计。generator是基于transformer设计的encoder-decoder。discriminator是使用的Wasserstein-1 distance。架构图如下：
（二）特征表示及处理
先看左侧生成器，生成器下方是encoder，上方是decoder。encoder输入的特征有两项，分别是蓝色的semantic understanding和粉色multi-resolution emotion perception。semantic understanding指对话的上下文组成的单词序列，用预训练好的glove词向量表示。multi-resolution emotion指使用 the NRC Emotion Lexicons (NRC) (Mohammad and Turney, 2013) 把对话上下文中的情感词专门挑出组成了一个额外的序列，也用glove词向量表示。两者拼接。经过linear layer判断是什么情绪标签，之后情绪标签参与后续decoder过程。
再看右侧鉴别器，也按左侧类似操作，将蓝色semantic和粉色emotion分开，训练两个鉴别器。并在每个鉴别器中加入feedback特征。feedback也是本文的卖点之一，假如某个gold对话共有4个语句，一问一答一问一答，输入是刚开始的两句一问一答，机器输出第三句，第四句作为feedback参与到鉴别器的训练中，这能为整个模型提供额外的特征。
鉴别器先使用LSTM对输入的序列进行特征处理，之后每个隐层挑出，再使用CNN对特征继续处理，最后做分类。gold是正类，generated response是负类。
（三）Improved WGAN
鉴别器输入gold分类分数最大，输入generated response分类分数最小，目的就是鉴别什么是真的，什么是生成的。
生成器希望generated response能骗过鉴别器，即generated response输入给鉴别器时，希望鉴别器输出的分数变大，使generated response逼近gold。
我们先看鉴别器的损失函数，注意鉴别器的目的，输入gold分类分数最大，输入generated response分类分数最小：
整个公式是加了惩罚项的improved WGAN。其中，红色框住的是1-Lipschitz函数指非常平滑的函数，鉴别器函数越平滑，越能促进生成的分布逐步逼近gold的分布，如果不平滑参数可能没法更新导致没法训练。1-Lipschitz函数等价于gradient norm等于1的函数。计算所有样本的gradient norm并使之等于1很难，于是使用公式（18）在正样本和负样本之间的连线上进行采样，如果样本的gradient norm不等于1，损失就会增加。
蓝框框住的是鉴别器对负样本打的分数，分数越小越好，如果分数变大，损失就会增加。
绿框框住的是鉴别器对正样本打的分数，分数越大越好，如果分数变小，损失就会增加。
鉴别器训练好后，会把损失黄框框住内容加到生成器损失后面。训练生成器的过程中，希望生成器的损失慢慢变小，也就会促使generated response输入到鉴别器时鉴别器输出的分数慢慢变大，这样生成的样本越来越好。
四，实验的结果
贴两张图在这
这张图能更清晰的观察到EmpDG的输入都是什么。和三之（二）特征表示及处理对应。其中MoEL是其中一个baseline，该baseline没有额外的emotional context特征输入，也没有feedback的操作。
表5中的EmpDG为本文的结果，和其他baseline比从人类的角度看，似乎也并没有什么特别，比如和baseline中的EmoPrepend-1的结果进行比较。
五，总结
总结，本文对我最大的帮助是促使我学习了GAN、WGAN、Improved WGAN，整个WGAN在本文中的描述只有10行，但我却花了一天看了六集李宏毅的视频才想明白，信息量大。