【《人机对话口语理解相关技术基础概述》8500字】

人机对话口语理解相关技术基础概述目录TOC\o"1-3"\h\u21310人机对话口语理解相关技术基础概述 1282651.1文本表征技术 136091.2预训练模型 4150771.3中文词汇增强常用方法 7129541.4知识蒸馏相关技术 9112941.4.1知识蒸馏技术及主流方法 9196761.4.2教师网络和学生网络框架 12300021.5口语理解数据库 1313211.6性能评价指标 15本章首先对支持本研究的一些自然语言处理相关基础理论和深度学习技术进行简要阐述，包括其中包括文本表征、预训练模型、词汇增强、知识蒸馏。然后分别介绍了口语理解的几种典型方法。最后介绍口语理解的主要数据库与评价指标。1.1文本表征技术自然语言处理任务中，在进行任务处理之前首先要做的是把输入的文本转换为机器能理解的表示，称为文本表征。文本表征的质量直接决定了任务的性能。通常把文本表征为一个实数向量，这个文本向量表征可以通过多种方式得到。接下来对不同的文本表征方式进行介绍。（1）离散表示方法ADDINPAPERS2_CITATIONS<citation><priority>0</priority><uuid>F68C9461-E476-41F3-A244-E4B73DE22850</uuid><publications><publication><subtype>400</subtype><title>Flat:Chinesenerusingflat-latticetransformer</title><url>/abs/2004.11795</url><uuid>726847E4-F5FA-4CBA-89E4-3C62EE872633</uuid><type>400</type><citekey>Zhang:2018tu</citekey><bundle><publication><title></title><uuid>4D77E88B-7CDF-490F-A0DC-49296D93F4A0</uuid><subtype>-100</subtype><type>-100</type></publication></bundle><authors><author><lastName>Li</lastName><firstName>X</firstName></author><author><lastName>Yan</lastName><firstName>H</firstName></author><author><lastName>Qiu</lastName><firstName>X</firstName></author><author><lastName>2004.11795</lastName><firstName>X</firstName><middleNames>HuangarXivpreprintarXiv</middleNames></author><author><lastName>2020</lastName></author></authors></publication></publications><cites></cites></citation>a、独热编码独热编码（One-hot编码）为每个单词创建一个长度与词同长的向量。当前词的位置为“1”，其它位置都为“0”，由此得到的向量作为机器学习模型的输入。例如在推荐系统中，用户画像特征对于推荐模型建模很重要，以学历信息为例，学历信息取值范围是[“小学”，“初中”，“高中”，“本科”，“硕士”，“博士”]，一个用户的学历是“硕士”，通过One-hot编码，学历特征可以表示为[0，0，0，0，1，0]，在“硕士”位置处为“1”，其它位置上均为“0”。可以看出，在取值范围是很小的时候，通过One-hot编码来构建特征向量，实现起来很简单。但在文本表征场景，问题就会变得复杂。例如要对“我爱北京和北京天安门”、“我在北京大学上学”这两句话中的词做表征，首先需要建立词表{“我”：1，“爱”：2，“北京”：3，“天安门”：4，“在”：5，“北京大学”：6，“上学”：7，“和”：8}，“我”被表征为[1，0，0，0，0，0，0，0]，“北京大学”被表征为[0，0，0，0，1，0，0，0]。句子进行表征则是由One-hot词向量组成的矩阵表示。随着语料的增加，词表变得越来越大，词向量维度也会越来越大，形成稀疏矩阵，导致维度灾难。b、词袋模型词袋模型（BOW）用向量表示句子，不考虑句子语法、词序等信息，文档中每个词的出现次数、位置等信息都是独立的。上面例子中的两个句子通过BOW可以表征为[1，1，2，1，0，0，0，1]和[1，0，0，0，1，1，1，0]。第一个句子经过分词之后“北京”出现了2次，“北京”在词表位置是3，所以第一个句子BOW表征的第3个维度是2。BOW编码表征的方法，不能保留句子中词语的序列信息，“我打你”和“你打我”他们在语义上是不一样的，但通过BOW表征后结果却没有区别。当词表规模较小时稀疏性的问题不明显，但当语料增加时，词表维度也不可避免地增大，一个文本中不出现的词也会增大，同样面临着表示矩阵稀疏的问题。c、词频-逆文档频率在一个文档中，有些词的词频很高，但它并不重要。如一些高频词“的”、“是”、“了”等，这些词很常见但对结果毫无帮助。通常可以使用词频-逆文档频率来衡量文中某个词的重要程度。tfij表示文档j中词i出现次数，N是总文档数，Ci是所有文档中单词i出现次数，那么该词的idf(1.1)将tfij和idf(1.2)由公式可见，使用TF-IDF表征某一文档的重要性时，如果一个词出现频率越高，那么Ci+1就越大，那么idfi的值就越小、越接近0。当所有文档都不包含某个词时，Ci值为0，如果idfi表达式分母不作加1处理，idfi表达式将无意义。使用TF-IDF衡量某个词重要程度具有简单快速，且容易理解等优点。然而，当词出现次数较少时，TF-IDF则不能全面评价该词的重要性；且独热编码、词袋模型、词频-逆文档频率都是使用离散表示文本信息，但是存在一些明显的问题：1）词向量之间的关系无法衡量。2）词表的维度迅速膨胀。3）使用离散表示来表征文本将导致数据稀疏问题，从而导致语义信息丢失。通过离散型方法只适合对一些简单的文本场景进行表征，当需要一些性能要求高的场景就无法满足。为此有很多学者进行了文本表征方面的研究，提出了更先进的分布式文本表征方法。（2）分布式表示虽然可以使用离散表示对词或者文本进行向量表征，然后使用模型进行下游的自然语言处理任务处理。但要表示词语间的相似程度或者词语间的类比关系，离散表示却无能为力。比如“good”和“great”这两个词意思相近，那希望这两个词在文本表征空间尽可能接近。所以，分布式表示方法主要思想是用周围的词表示该词。该方法多用于自然语言处理任务中。浅层模型[47]通过使用浅层架构（通常是一个隐藏层），学习简单的表示形式。由于其简单性，浅层模型易于训练和推广，可以将学习到的浅层表示当作深层模型的输入。浅层模型在简单任务上表现出色，例如单词相似度任务。在需要更深入理解的复杂任务上表现不佳，例如回答任务、摘要任务。为了生成短语、句子或文档表示形式，将浅层表示形式进行组合，以生成词袋表示。为了学习反映分布假设的表示，训练浅层模型以预测目标词周围的邻近词（即上下文），反之亦然，以从邻近词预测目标词。浅层模型通常仅包含一个用于学习文本表示的隐藏层。所学的表征是指输入向量如何转换为输出向量。输入向量是目标单词或相邻单词的独热编码表示。输出向量是一个概率分布，描述了哪些词最有可能是目标词或相邻词。在学习的向量空间中，相似词的表示更接近在一起。单词之间的关系得到保留，例如，国王和男人的定位与女王和女人的定位相同，国家和首都的位置保留了有意义的信息。a、Word2Vec模型Word2Vec[19]是典型的词嵌入模型，具有两种网络结构：连续词袋模型（CBOW）和Skip-Gram模型。其中，CBOW包含输入层、隐藏层和输出层。首先通过One-Hot编码，然后通过隐藏层进行求和，最后由softmax算出每个词生成概率。进而通过训练使得所有单词生成概率最大化，得到权重矩阵。而Skip-Gram是把当前词通过编码后输入到隐藏层，由softmax函数预测其它词的生成概率。b、卷积神经网络自然语言处理深度学习早期方法主要是使用神经语言模型[19,48]来学习单词的向量表示，然后合并所学到的词向量以招行自然语言处理任务，例如分类、序列标注。词向量的本质是一个特征提取器，它使用隐藏层将词从高维稀疏编码投影到低维密集向量空间，此特征提取器对词的语义特征进行编码。在这种密集表示中，语义上接近的单词在低维向量空间中同样接近。卷积神经网络（CNN）[49]最初应用于图像领域，其核心思想是捕捉局部特征。2014年Kim等人提出了针对文本的卷积神经网络称为Text-CNN[21]，并取得了显著效果。文本的局部特征可看作一个滑动窗口，类似N-Gram。Text-CNN可以自动组合和过滤这一特征，得到不同抽象层次的语义。Text-CNN网络模型结构如图1.1所示:图1.1Text-CNN模型结构图Figure1.1DiagramofText-CNNmodel第一层是单词嵌入层，每一行都是一个字对应的字向量。每个词向量可以预先训练，也可以通过网络训练获得。第二层是卷积层，它通过多个不同大小的卷积排序规则词嵌入矩阵来执行卷积运算。其中，由于嵌入层中每行的维元素不是独立的，而是在行之间相对独立的，因此卷积核的宽度与字向量矩阵的宽度（即字向量的维数）相同，只在高度方向移动。通常，Text-CNN模型使用多个不同尺寸的卷积核来捕获不同的N-Gram特征。第三层是池化层，该池化层从每个滑动窗口生成的特征向量中筛选出最大的特征，然后将这些特征拼接在一起形成向量表示。第二层和第三层的核心作用是特征提取。第四层是全连接层，使用softmax函数进行分类。1.2预训练模型（1）BERT模型传统语言模型的选择范围有限，例如，在GPT模型中使用从左到右的结构，通过Transformer的自注意力层，每一个词只能关注到前面的词。这导致模型在句子级任务上表现不理想，同时也不利于在词级任务上进行微调。所以上下文信息显得尤为重要。BERT模型[50]基于Transformer模型，具有双向可微调特点，可直接用于自然语言处理（NLP）任务，并逐渐完善，目前在已得到了广泛应用。BERT包括预训练和微调。在预训练阶段，模型基于大规模无监督语料，在不同的预训练任务上进行训练。在微调阶段，BERT基于预训练得到的模型参数对下游任务模型进行初始化，然后利用有监督数据在下游任务上进行微调。BERT模型由输入层、编码器、输入层三部分组成。BERT的输入层结构图如图1.2所示，由词嵌入、位置嵌入、断嵌入三部分组成，输入嵌入是这三部分的嵌入加和。图1.2BERT输入表征Figure1.2InputrepresentationofBERTBERT的编码器使用的是具有强大特征提取能力的Transformer[34]，Transformer包括编码器和解码器两部分，分别由6个相同的层组成，结构如图1.3所示。其中，解码器中的多头自注意力层，用于对编码器输出进行多头关注。这使得它能够像RNN一样捕获长距离依赖的同时并且具备并行计算的能力。图1.3Transformer模型结构图Figure1.3DiagramofTransformerBERT预训练包括MLM（MaskLanguageModel）和NSP（NextSentencePrediction）两个任务，并且对这两个任务进行联合训练。MLM通过迭代训练学习到词在句子中的句法、语法等特征，从而通过上下文对缺失词汇进行预测。NSP通过迭代训练学习到句子间的关系，从而判断两个句子的前后关系，是文本匹配类任务的关键步骤。（2）ERNIE模型ERNIE模型与BERT模型一样，也是基于Transformer编码器。通过Transformer捕获输入句子中各词的上下文信息，然后生成句子的上下文表征。ERNIE模型相较BERT模型，ERNIE通过先验知识来增强了预训练模型的性能，通过一个多阶段知识掩码来融合短语级、实体级的知识到语言表征中。一个句子中不同掩码如图1.4所示。图1.4句子中不同级别的掩码示例Figure1.4Examplesofdifferentlevelsofmaskinginsentences在基础级的掩码阶段，是随机屏蔽掉输入文本序列中15%的词（中文场景下字符），通过基础级的掩码可以获得基础的词表征。在短语级掩码阶段，是随机屏蔽掉输入序列中的一部分短语，以此来为词表征引入短语信息。实体级掩码阶段，是屏蔽掉如人名、机构名、商品名等实体词，在训练完后，也就学习到这引起实体的信息。通过这三阶段的学习，可以得到词增强的语义表征信息。1.3中文词汇增强常用方法与英文序列标注任务相比，中文序列标注解面临着一个独特的挑战——分词。由于目前中文分词准确率不高，序列标注任务常常错误地识别槽位边界和预测错误的槽位类别。为了解决中文序列标注任务中分词导致的误差级联传递问题，Liu等人[5-7,51-54]提出了字符级的序列标注，而且实验验证了方法的有效性。但基于字符级的中文序列标注方法存在一个缺点——句子中的词汇信息没有被充分利用到。为此Zhang等人[55-57]提出了在基于字符的中文序列标注任务中引入词汇信息，以达到提升模型性能的目的。（1）基于Lattice-LSTM结构的词汇增强命名实体任务（NER）是典型的序列标注任务，2018年，Zhang等人[57]提出了LatticeLSTM，基于中文字符的NER任务中通过LatticeLSTM来显式利用词汇信息，以增强模型对于实体边界及实体类别的识别。LatticeLSTM结构如图1.5所示，首先将句子中的字符与词典匹配，得到以字符结尾的所有词汇，然后通过引入一个词汇单元结构来融合字符和词汇信息。因为某些词对于下游任务可能很重要，所以Lattice中包括句子中所有与字符匹配的词，由模型来确定要使用哪个词。例如，1.5图所示，Lattice-LSTM模型引入词汇单元后可以精确区分“重庆”和“重庆人”。该方法可有效避免分词错误。图1.5LatticeLSTM结构Figure1.5StructureofLatticeLSTM为了引入词汇信息，Lattice-LSTM在输入序列中不相邻字符之间添加了多个额外的边来引入了词汇单元结构，模型架构变得复杂，大大减慢了其训练和推理速度。此外，由于只融合了以该字符结尾的词汇，没有持续记忆能力，导致了一定程度上的信息损失。此外，很难将LatticeLSTM的结构转换为更适合某些特定任务的其他神经网络结构，如，卷积神经网络和Transformer。同时，因为Lattice结构，导致不能充分进行GPU并行化处理。所以，Li等人提出了基于Transformer的Flat-LatticeTransformer模型（FLAT）[58]进行词汇增强。（2）基于Flat-LatticeTransformer结构的词汇增强在自然语言处理中，词的位置信息是很重要的，能更好表达语义。传统的循环神经网络模型如RNN、LSTM、GRU，包含了词在序列中的位置信息，按序逐步叠加计算整个序列的内部表示，但这会导致类似的序列模型难以并行计算。而Transformer则摒弃了这样的设计，采用了自注意力机制取而代之，这样可以很方便进行并行计算。但同时带来的问题是文本序列中各词的位置信息丢失了，模型无法知道每个词在文本序列中的相对位置和绝对位置。Li等人提出了可包含位置信息的Flat-LatticeTransformer模型（FLAT），结构如图1.6所示。每一个字符与词汇都包含头位置编码和尾位置编码，这使FLAT可以直接对字符与所有匹配的词典信息之间的交互进行建模。例如，“医”可以与“和平医院”和“医院”相匹配。图1.6Flat-LatticeTransformer结构图Figure1.6StructureofFlat-LatticeTransformer1.4知识蒸馏相关技术近年来，为了完成复杂的任务，深度神经模型结构设计在不停地加深、加宽，这导致模型越来越大，越来越复杂。这些复杂模型的训练、在线推断都需要非常大的算力、存储要求，导致把这些模型部署在移动设备、嵌入式设备等计算、存储资源都有限的环境中时面临巨大挑战。为了解决这个问题，越来越多的研究工作探索了模型的压缩、加速技术，主流方法有2类：模型参数的剪枝和共享、知识蒸馏。模型参数的剪枝和共享主要是在不严重影响模型效果的前提下，从网络结构中去除一些非必要的模型参数。相关研究者提出了模型二值化[59]、模型参数共享[60-61]、模型量化[62]等方法，在不显著影响模型准确率的前提下把大模型或集成模型中的信息迁移到小模型中。知识蒸馏方法的主要思想是把知识从一个规模巨大的深度神经网络模型中蒸馏到一个小模型中，小模型学习大模型的过程就是Hinton等人[63]提出的广为人知的知识蒸馏。1.4.1知识蒸馏技术及主流方法在知识蒸馏中，通常是一个大的教师模型对小的学生模型监督指导，而学生模型模仿教师模型来获得更好的性能。通常分为三类：基于响应的知识蒸馏、基于特征的知识蒸馏、基于关系的知识蒸馏。（1）基于响应的知识蒸馏基于响应的知识是指教师模型的最后一个神经网络输出层。学生模型直接模仿教师模型最终的预测结果，这是基于响应的知识蒸馏（Response-BasedDistillation）主要思想。基于响应的知识蒸馏是一种模型压缩的简单、有效的方法，广泛应用于各种不同的任务和应用中。除了直接使用模型的logit输出作为响应知识外，最流行的基于响应的知识是2015年Hinton等人[63]提出的应用于图象分类任务中的软标签。软标签是输入所属类别的概率，通过softmax函数来进行估计，公式表示如下：(1.3)其中，zi是第i个类别的logit输出。T是温度，用于控制学生模型在训练过程中对于负标签的关注程度。当T较大时，softmax上各值的分布就越平均，模型对负标签的关注就会较大。当T较小时，对显著低于平均值的负标签的关注就会较小。基于响应的知识蒸馏通用模型如图1.7所示图1.7基于响应的知识蒸馏通用模型Figure1.7Generalmodelofknowledgedistillationbasedonresponse蒸馏损失函数表示如下：(1.4)zt是教师模型的输出向量，zs是学生模型的输出向量。LRes代表zt和zs虽然基于响应的知识蒸馏，是一种简单、有效的模型压缩方法，但此方法通常依赖于最后一层的输出，因此不能充分利用教师模型中间层的监督信息，这些监督信息对于使用神经网络的表征学习来说是非常重要的。而且因为通常响应知识是类别的分布概率，所以表征学习只能用于有监督学习中，对于无监督学习场景无法使用。（2）基于特征的知识蒸馏深度神经网络非常擅长于学习多层次的特征表征，这对表征学习非常重要[64]。因此，中间层的输出也具有一定的指导意义。于是相继出现了基于特征的知识蒸馏（Feature-BasedDistillation）方法。2015年，Romero等人[65]提出中间层表示方法，通过直接匹配教师模型和学生模型的中间层特征，来改善学生模型的训练过程。2018年，Passalis等人[66]提出通过匹配特征空间的概率分布来迁移知识。为了更容易地迁移教师模型中的知识，Kim等人[67]引入了“因子”作为一个更易理解的中间表示。为了减小教师模型和学生模型间的性能差距，Jin等人[68]提出了线索学习，通过教师模型的线索层输出来监督学生模型。为了匹配教师模型和学生模型的语义，Chen等人[69]提出了跨层的知识蒸馏，通过注意力分配机制为学生模型适应性地分配教师模型中的层作为中间层的特征知识。基于特征知识的知识蒸馏模型如图1.8所示：图1.8基于特征的知识蒸馏模型Figure1.8Feature-basedknowledgedistillationmodel基于特征知识的蒸馏损失函数表示如下：(1.5)其中，ftx和fs基于教师模型中间层特征的知识为学生模型提供了额外的学习信息，有利于学生模型的学习，但如何有效地从教师模型中选择中间层对学生模型进行指导仍然是一个难点。（3）基于关系的知识蒸馏基于响应的知识和基于特征的知识，都是使用了教师特定层的输出。为了探索不同层和数据间的关系，一些研究者提出了基于关系的知识蒸馏（Relation-BasedDistillation）。2017年Yim等人[70]提出了FSP（flowofsolutionprocess），使用Gram矩阵来定义两个层间的关系。2018年Lee等人[71]提出了使用特征相关性作为知识的方法，通过奇异值分解（SVD）抽取特征中的关键信息。为了使用多个教师模型的知识，Zhang等人[72]提出了把每个教师模型中的Logit和特征作为节点来构建图的方法。基于关系知识的知识蒸馏模型如图1.9所示：图1.9基于关系的知识蒸馏通常模型Figure1.9Relation-basedknowledgedistillationmodel基于关系知识的蒸馏损失函数表示如下：(1.6)其中，ti,tj和si,sj分是教师模型和学生模型的特征表示。φt1.4.2教师网络和学生网络框架在知识蒸馏中，如何设计和选择教师模型和学生模型的网络架构，是一个比较困难的问题。该问题直接决定了知识蒸馏和迁移的质量。深度神经网络的复杂性主要来自于两个维度：深度、宽度。知识蒸馏需要把知识从很深、很宽的神经网络模型迁移到很浅、很瘦的模型模型。在学生网络的选择方面常用方法包括：只有少数层的简化版教师网络；保持了网络结构但进行了参数量化的教师网络；使用高效基础操作符的小型网络；和教师模型相同的网络。大型的教师网络模型和小型的学生网络模型，在模型容量方面有很大的差距。当教师网络与学生网络的模型大小差距太大时，会严重影响知识蒸馏的效果，导致学生网络的性能会下降，为此很多学者进行了相关研究。Mirzadeh等人[73]在教师模型和学生模型中引入一个助教网络作为过渡，先在教师网络与助教网络间进行知识蒸馏，进行知识传递。然后进行知识蒸馏传递给学生模型。这样通过多步蒸馏的方法，可以弥补教师网络和学生网络间的鸿沟。还有一些方法可以最大程度地减少师生网络结构的差异，例如：Polino等人[74]提出的量化蒸馏和可微分量化两种方法，利用教师模型的权重量化和蒸馏，把知识转移到学生网络。3）自然语言处理领域中的知识蒸馏技术很多研究工作表明，通过对大规模无监督语料进行预训练，可以学习到通用的语言学知识和高质量的上下文表征，这对于下游的各类自然语言处理任务非常有帮助。但传统的预训练语言模型结构复杂、参数规模大，对于资源和时间的开销都很大。BERT就是预训练语言模型中的一个典型代表，基础版本参数量就高达1.1亿。虽然在很多自然语言处理任务上取得了显著效果，但却无法部署上线应用。为了解决这个问题，很多通过知识蒸馏的轻量级变种BERT模型被提出。2019年Sun等人[75]提出了PKD模型，通过让学生模型学习教师模型中间层的输出，掌握“学习方法”，最终提高预测精度。Tang等人[76]提出了将BERT中的知识蒸馏到一个单层的BiLSTM中，并取得了和ELMo接近的结果，而模型参数只是ELMo的1/100，推断速度是ELMo的15倍。Sanh等人[77]提出了一个轻量级的学生模型DistilBERT，隐藏层大小不变，层数减半，效果相较BERT-Base只降低了5%，全参数量下降到了66M。进一步地，Jiao等人[78]提出了TinyBERT，基于Transformer的知识蒸馏方法，通过在预训练阶段和微调阶段都进行Transformer蒸馏，达到模型小（不到原来1/7）速度快（提高9倍）的效果。1.5口语理解数据库本文共使用到4个数据集，分别是英文数据集ATIS[79]和SNIPS[80]，中文数据集SMP2019/smp2019/evaluation.html和ATIS_ZH/toughhou/ATIS_ZH，其中ATIS_ZH是自建并发布的数据集。/smp2019/evaluation.html/toughhou/ATIS_ZHATIS数据集是根据航空公司预定航班的录音转录生成的文本数据集。SNIPS数据集是从Snips个人语音助