多轮对话状态跟踪-NBT原理
让机器像人一样自由的对话,对话机器人必然要具备连续对话的能力,即多轮对话,多轮对话不用多讲,那么什么是多轮对话状态跟踪呢(DST, dialogue state tracker | belief traker)?
在会话的每一步需要去预测用户的目标,然后会话策略给于用户正确的用响应,但用户目标是一个不可观测的隐状态,所以需要通过观测用户历史utterence、系统历史响应,然后获得belief state,通过belief state来表示用户目标。
那么什么是会话状态(belief state): 对话的每一个时间步的状态表示,由于当前观测状态具有不确定性(asr噪声、nlu不确定、用户表达本身的不确定性),所以belief state是一个概率分布,具体为每个slot的概率,slot包含type,value,action。会话状态追踪技术就是每一个时间步的状态预测belief state,方法也较多,本文先从NBT讲起。
NBT
2017Neural Belief Tracker- Data-Driven Dialogue State Tracking.pdf
此篇文章提出NBT框架,通过引入预训练词向量,将用户query和会话上文表征为向量,解决语义理解任务需要大量数据和手工特征的问题,更适合复杂的对话。
对于上一轮的系统输出,当前轮次的用户输入,每个slot-value对进行向量表征,转化为向量t,r,c。然后将t和r计算
将当前轮次的状态和上一轮的历史状态做合并。
用户表征
分别使用两种encoder,分别是DNN和CNN,将用户query转化为向量。拿DNN举例,设置1-3的词语窗口,将窗口内的词向量拼接获得各个位置i的向量vi1,vi2,vi3v_i^1,v_i^2,v_i^3vi1,vi2,vi3,然后通过各个i的向量求和获得向量r1,r2,r3r_1, r_2, r_3r1,r2,r3,进过非线性变化获得r1,,r2,,r3,r_1^,, r_2^,, r_3^,r1,,r2,,r3,
vin=ui⊕…⊕ui+n−1rn=∑i=1ku−n+1vinrn′=σ(Wnsrn+bns)r=r1,+r2,+r3,\mathbf{v}_{i}^{n}=\mathbf{u}_{i} \oplus \ldots \oplus \mathbf{u}_{i+n-1} \\ \mathbf{r}_{n}=\sum_{i=1}^{k_{u}-n+1} \mathbf{v}_{i}^{n} \\ \mathbf{r}_{n}^{\prime}=\sigma\left(W_{n}^{s} \mathbf{r}_{n}+b_{n}^{s}\right) \\ r = r_1^,+ r_2^, + r_3^, vin=ui⊕…⊕ui+n−1rn=i=1∑ku−n+1vinrn′=σ(Wnsrn+bns)r=r1,+r2,+r3,
槽位表征
对于每一个slot-value对,将槽位类型cs和槽位值cv相加之后经过一层MLP之后获得向量c,然后c和r做点乘获得获得d向量。
c=σ(Wcs(cs+cv)+bcs)d=r⊗c\begin{array}{l}\mathbf{c}=\sigma\left(W_{c}^{s}\left(\mathbf{c}_{\mathbf{s}}+\mathbf{c}_{\mathbf{v}}\right)+b_{c}^{s}\right) \\ \mathbf{d}=\mathbf{r} \otimes \mathbf{c}\end{array} c=σ(Wcs(cs+cv)+bcs)d=r⊗c
上文表征
有两种情况需要上文的系统表征
- 系统问下了用户某个槽位,比如用户对价格要求,这时候用户回答极有可能就是价格。
- 系统向用户发起确认某个slot-value的时候,用户回答肯定的时候,需要更新槽位。
因此编码上文表征就显得重要,通过ts,tv表示系统的请求或者确认的槽位,将分别和cs,cv计算点积作为r的门控获得m向量,公式如下:
mr=(cs⋅tq)rmc=(cs⋅ts)(cv⋅tv)r\begin{array}{l}\mathbf{m}_{\mathbf{r}}=\left(\mathbf{c}_{\mathbf{s}} \cdot \mathbf{t}_{\mathbf{q}}\right) \mathbf{r} \\ \mathbf{m}_{\mathbf{c}}=\left(\mathbf{c}_{\mathbf{s}} \cdot \mathbf{t}_{\mathbf{s}}\right)\left(\mathbf{c}_{\mathbf{v}} \cdot \mathbf{t}_{\mathbf{v}}\right) \mathbf{r}\end{array} mr=(cs⋅tq)rmc=(cs⋅ts)(cv⋅tv)r
最终经过MLP层进行一个二分类,输出当前slot-value的概率:
y=ϕ2(ϕ100(d)+ϕ100(mr)+ϕ100(mc))ϕ100=MLPlayerwithdim=100\mathbf{y}=\phi_{2}\left(\phi_{100}(\mathbf{d})+\phi_{100}\left(\mathbf{m}_{\mathbf{r}}\right)+\phi_{100}\left(\mathbf{m}_{\mathbf{c}}\right)\right) \\ \phi_{100}=MLP\ layer \ with \ dim=100 y=ϕ2(ϕ100(d)+ϕ100(mr)+ϕ100(mc))ϕ100=MLP layer with dim=100
belief state Updates1
简单的规则,通过一个衰减系数将当前的belief state和上一个belief state相加,获得每个slot-value的概率,再通过阈值(文中为0.5)进行过滤。
P(s,v∣h1:t,sys1:t−1)=λP(s,v∣ht,sys t−1)+(1−λ)P(s,v∣h1:t−1,sys 1:t−2)\begin{array}{r}\mathbb{P}\left(s, v \mid h^{1: t}, s y s^{1: t-1}\right)=\lambda \mathbb{P}\left(s, v \mid h^{t}, \text { sys }^{t-1}\right) +(1-\lambda) \mathbb{P}\left(s, v \mid h^{1: t-1}, \text { sys }^{1: t-2}\right)\end{array} P(s,v∣h1:t,sys1:t−1)=λP(s,v∣ht, sys t−1)+(1−λ)P(s,v∣h1:t−1, sys 1:t−2)
优势:
- 依赖于预训练的词向量,可以做到将槽位的归一,例如"a pricey restaurant"分类为"price=expensive"
- slu和dst集成到一起,集成度高。
缺点:
- 首先要求有预先定义的ontology,slot-value对是可遍历的,不能太多。
- 其次每次预测都要和每个slot-value计算,开销比较大,不是很实用。
- 编码方法比较native。
- 丢弃了历史的状态,里面可能包含的信息有利于理解。
- 状态更新基于规则。
2018Fully Statistical Neural Belief Tracking.pdf
上一篇文章,由于通过手工规则更新belief state,导致新领域迁移需要昂贵的手动操作(我觉得也没多昂贵),这篇文章改进了belief state更新,通过联合学习的方式,将其集成到NBT中。
主要改进点在于引入了上一轮的belief state建模进行联合学习,不在使用规则,其他部分都一样就不在赘述,主要了解belief state的更新机制
Belief State Updates2
One-Step Markovian Update
只依赖域上一步的belief state和当前识别的槽位,所以当前的状态更新:
bst=softmax(Wcurryst+Wpast bst−1)\mathbf{b}_{s}^{t}=\operatorname{softmax}\left(W_{c u r r} \mathbf{y}_{s}^{t}+W_{\text {past }} \mathbf{b}_{s}^{t-1}\right) bst=softmax(Wcurryst+Wpast bst−1)
Constrained Markovian Update
Wcurr ,i,j={acurr ,if i=jbcurr ,otherwise Wpast ,i,j={apast ,if i=jbpast ,otherwise \begin{array}{l}W_{\text {curr }, i, j}=\left\{\begin{array}{ll}a_{\text {curr }}, & \text { if } i=j \\ b_{\text {curr }}, & \text { otherwise }\end{array}\right. \\ W_{\text {past }, i, j}=\left\{\begin{array}{ll}a_{\text {past }}, & \text { if } i=j \\ b_{\text {past }}, & \text { otherwise }\end{array}\right.\end{array} Wcurr ,i,j={acurr ,bcurr , if i=j otherwise Wpast ,i,j={apast ,bpast , if i=j otherwise
改进了权重参数,每个权重矩阵只有两个参数,即对角矩阵和非对角,对角是对于同一个槽位的更新,acurra_{curr}acurr表示倾向于使用当前槽位的权重,apasta_{past}apast表示倾向于历史槽位的权重,非对角是不同的槽位的更新.
这样做的好处:parameter are tied, ensuring that the model can deal with slot values unseen in training
reference
- Neural Belief Tracker- Data-Driven Dialogue State Tracking
- Fully Statistical Neural Belief Tracking
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2022/11/19 21:17:16 - 配置 已完成 请勿关闭计算机,win7系统关机提示“配置Windows Update已完成30%请勿关闭计算机...
win7系统关机提示“配置Windows Update已完成30%请勿关闭计算机”问题的解决方法在win7系统关机时如果有升级系统的或者其他需要会直接进入一个 等待界面,在等待界面中我们需要等待操作结束才能关机,虽然这比较麻烦,但是对系统进行配置和升级…...
2022/11/19 21:17:15 - 台式电脑显示配置100%请勿关闭计算机,“准备配置windows 请勿关闭计算机”的解决方法...
有不少用户在重装Win7系统或更新系统后会遇到“准备配置windows,请勿关闭计算机”的提示,要过很久才能进入系统,有的用户甚至几个小时也无法进入,下面就教大家这个问题的解决方法。第一种方法:我们首先在左下角的“开始…...
2022/11/19 21:17:14 - win7 正在配置 请勿关闭计算机,怎么办Win7开机显示正在配置Windows Update请勿关机...
置信有很多用户都跟小编一样遇到过这样的问题,电脑时发现开机屏幕显现“正在配置Windows Update,请勿关机”(如下图所示),而且还需求等大约5分钟才干进入系统。这是怎样回事呢?一切都是正常操作的,为什么开时机呈现“正…...
2022/11/19 21:17:13 - 准备配置windows 请勿关闭计算机 蓝屏,Win7开机总是出现提示“配置Windows请勿关机”...
Win7系统开机启动时总是出现“配置Windows请勿关机”的提示,没过几秒后电脑自动重启,每次开机都这样无法进入系统,此时碰到这种现象的用户就可以使用以下5种方法解决问题。方法一:开机按下F8,在出现的Windows高级启动选…...
2022/11/19 21:17:12 - 准备windows请勿关闭计算机要多久,windows10系统提示正在准备windows请勿关闭计算机怎么办...
有不少windows10系统用户反映说碰到这样一个情况,就是电脑提示正在准备windows请勿关闭计算机,碰到这样的问题该怎么解决呢,现在小编就给大家分享一下windows10系统提示正在准备windows请勿关闭计算机的具体第一种方法:1、2、依次…...
2022/11/19 21:17:11 - 配置 已完成 请勿关闭计算机,win7系统关机提示“配置Windows Update已完成30%请勿关闭计算机”的解决方法...
今天和大家分享一下win7系统重装了Win7旗舰版系统后,每次关机的时候桌面上都会显示一个“配置Windows Update的界面,提示请勿关闭计算机”,每次停留好几分钟才能正常关机,导致什么情况引起的呢?出现配置Windows Update…...
2022/11/19 21:17:10 - 电脑桌面一直是清理请关闭计算机,windows7一直卡在清理 请勿关闭计算机-win7清理请勿关机,win7配置更新35%不动...
只能是等着,别无他法。说是卡着如果你看硬盘灯应该在读写。如果从 Win 10 无法正常回滚,只能是考虑备份数据后重装系统了。解决来方案一:管理员运行cmd:net stop WuAuServcd %windir%ren SoftwareDistribution SDoldnet start WuA…...
2022/11/19 21:17:09 - 计算机配置更新不起,电脑提示“配置Windows Update请勿关闭计算机”怎么办?
原标题:电脑提示“配置Windows Update请勿关闭计算机”怎么办?win7系统中在开机与关闭的时候总是显示“配置windows update请勿关闭计算机”相信有不少朋友都曾遇到过一次两次还能忍但经常遇到就叫人感到心烦了遇到这种问题怎么办呢?一般的方…...
2022/11/19 21:17:08 - 计算机正在配置无法关机,关机提示 windows7 正在配置windows 请勿关闭计算机 ,然后等了一晚上也没有关掉。现在电脑无法正常关机...
关机提示 windows7 正在配置windows 请勿关闭计算机 ,然后等了一晚上也没有关掉。现在电脑无法正常关机以下文字资料是由(历史新知网www.lishixinzhi.com)小编为大家搜集整理后发布的内容,让我们赶快一起来看一下吧!关机提示 windows7 正在配…...
2022/11/19 21:17:05 - 钉钉提示请勿通过开发者调试模式_钉钉请勿通过开发者调试模式是真的吗好不好用...
钉钉请勿通过开发者调试模式是真的吗好不好用 更新时间:2020-04-20 22:24:19 浏览次数:729次 区域: 南阳 > 卧龙 列举网提醒您:为保障您的权益,请不要提前支付任何费用! 虚拟位置外设器!!轨迹模拟&虚拟位置外设神器 专业用于:钉钉,外勤365,红圈通,企业微信和…...
2022/11/19 21:17:05 - 配置失败还原请勿关闭计算机怎么办,win7系统出现“配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机”,长时间没反应,无法进入系统的解决方案...
前几天班里有位学生电脑(windows 7系统)出问题了,具体表现是开机时一直停留在“配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机”这个界面,长时间没反应,无法进入系统。这个问题原来帮其他同学也解决过,网上搜了不少资料&#x…...
2022/11/19 21:17:04 - 一个电脑无法关闭计算机你应该怎么办,电脑显示“清理请勿关闭计算机”怎么办?...
本文为你提供了3个有效解决电脑显示“清理请勿关闭计算机”问题的方法,并在最后教给你1种保护系统安全的好方法,一起来看看!电脑出现“清理请勿关闭计算机”在Windows 7(SP1)和Windows Server 2008 R2 SP1中,添加了1个新功能在“磁…...
2022/11/19 21:17:03 - 请勿关闭计算机还原更改要多久,电脑显示:配置windows更新失败,正在还原更改,请勿关闭计算机怎么办...
许多用户在长期不使用电脑的时候,开启电脑发现电脑显示:配置windows更新失败,正在还原更改,请勿关闭计算机。。.这要怎么办呢?下面小编就带着大家一起看看吧!如果能够正常进入系统,建议您暂时移…...
2022/11/19 21:17:02 - 还原更改请勿关闭计算机 要多久,配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机,电脑开机后一直显示以...
配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机,电脑开机后一直显示以以下文字资料是由(历史新知网www.lishixinzhi.com)小编为大家搜集整理后发布的内容,让我们赶快一起来看一下吧!配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机&#x…...
2022/11/19 21:17:01 - 电脑配置中请勿关闭计算机怎么办,准备配置windows请勿关闭计算机一直显示怎么办【图解】...
不知道大家有没有遇到过这样的一个问题,就是我们的win7系统在关机的时候,总是喜欢显示“准备配置windows,请勿关机”这样的一个页面,没有什么大碍,但是如果一直等着的话就要两个小时甚至更久都关不了机,非常…...
2022/11/19 21:17:00 - 正在准备配置请勿关闭计算机,正在准备配置windows请勿关闭计算机时间长了解决教程...
当电脑出现正在准备配置windows请勿关闭计算机时,一般是您正对windows进行升级,但是这个要是长时间没有反应,我们不能再傻等下去了。可能是电脑出了别的问题了,来看看教程的说法。正在准备配置windows请勿关闭计算机时间长了方法一…...
2022/11/19 21:16:59 - 配置失败还原请勿关闭计算机,配置Windows Update失败,还原更改请勿关闭计算机...
我们使用电脑的过程中有时会遇到这种情况,当我们打开电脑之后,发现一直停留在一个界面:“配置Windows Update失败,还原更改请勿关闭计算机”,等了许久还是无法进入系统。如果我们遇到此类问题应该如何解决呢࿰…...
2022/11/19 21:16:58 - 如何在iPhone上关闭“请勿打扰”
Apple’s “Do Not Disturb While Driving” is a potentially lifesaving iPhone feature, but it doesn’t always turn on automatically at the appropriate time. For example, you might be a passenger in a moving car, but your iPhone may think you’re the one dri…...
2022/11/19 21:16:57