【紫冬声音】尬聊求解：多任务联合学习框架

下面，

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灾难现场

。。。

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手滑星人求解

从技术角度分析，以上笑(惨)话(剧)主要由输入法联想功能对用户下一词的预判失误引发。这一问题能不能得到解决呢？

自动化所提出一种新的用于对话理解的多任务联合学习框架，同时对用户意图和语义槽标签进行预测，精准预判用户下一步即将输入词的词性；并通过共享LSTM层，充分利用不同任务间的相关性，实现彼此间相互促进提升。ATIS数据集实验表明该框架在多项常用指标上已达到最优水平。

对话理解原理解密

对话理解(Spoken Language Understanding, SLU)是对话系统的重要组件，主要包括意图识别(Intent Determination)和语义槽填充(Slot Filling)两个任务。

意图识别指的是确定用户的意图，可以视作分类问题。传统方法多使用最大熵模型(Maximum Entropy)或线性支持向量机(LinearSVM)来处理这一问题。语义槽填充指的是提取用户话语中的语义成分，可以视作序列标注问题。传统机器学习方法一般使用隐马尔科夫模型(HMM)或条件随机场(CRF)来处理这一问题。两项任务通常分别进行。这两项任务通常在对话理解系统中同时出现，并且都基于对用户话语中语义含义的理解，因此它们可能会共享相同的信息。

近日，对槽填充任务和意图识别任务进行联合学习(Joint Learning)被实验证明有效。本文提出的框架在对两项任务进行联合学习的基础上，将词性预测作为辅助任务，并在预测过程中使用意图信息和语义成分信息。通过这样的机制，在模型训练时引入了额外的语义信息，因此可以更好地训练神经网络。

多任务联合学习框架

该框架由嵌入层、LSTM层、槽填充层(Slot Filling Layer, SFL)、意图识别层(Intent Determination Layer, IDL)及词性预测层(POS Prediction Layer)组成。

在获取到用户输入词后，嵌入层将词映射到向量空间，获取代表语义信息的词向量。当前的词向量和上一时刻的意图标签、槽标签一同作为LSTM层的输入，并输出代表当前状态的语义表示。

意图识别层和槽填充层使用当前状态的语义表示作为输入，并分别获得当前时刻的意图标签和语义槽标签。这两层具有相似的结构，均由一个多层前馈神经网络和一个柔性最大激活函数(Softmax)构成。当前时刻的意图标签和语义槽标签连接(Concatenate)后，作为上下文信息传递给下一时刻得LSTM层。

词性预测层也由多层前馈神经网络和柔性最大激活函数构成，并且将当前时刻的语义表示、意图标签和语义槽标签同时作为输入，预测下一时刻用户输入词的词性。使用、、分别代表真实的词性标签、意图标签和语义槽标签(图中使用、、代表预测获得的标签)，根据链式法则，词性标签序列的概率可以表示成如下的形式：(其中，表示时刻之前的所有词)

实验检测看“疗效”

我们在ATIS(Airline Travel Information Systems)数据集上进行实验，结果表明：该框架在多项常用指标上达到了最优水平(State-of-the-art)。

ATIS数据集由航空旅行信息系统收集的真实对话构成，在SLU研究中被广泛使用。该数据集包含4978条对话、127种不同的槽标签和18种不同的意图标签。为了方便比较，我们使用三种指标来衡量实验效果：意图识别错误率(Intent Error Rate)、槽填充F1值和语言模型复杂度(LM PPL)。

由实验结果可以看到，本框架(第16、17行)在意图识别错误率和语言模型复杂度两个指标上优于所有其他模型；槽填充F1值超过了所有联合学习模型(第6至15行)，略低于独立槽填充模型(第4行)。考虑到联合学习框架可以同时对多个任务进行训练，提供了极大便利，我们认为该框架的整体表现是十分优秀的。

小结

本文提出的用于自然语言理解的多任务联合学习框架，将预测用户意图标签和语义槽标签作为主任务，将预测下一个词的词性标签作为辅助任务；通过共享的LSTM层，该框架可以充分利用不同任务之间的相关性，实现彼此间相互促进提升。

来源：中国科学院自动化研究所

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