翟高粵 高乾龍 趙云杰 唐竹韻

摘 要：自然語(yǔ)言處理（NLP）中的語(yǔ)言對(duì)話一直是機(jī)器學(xué)習(xí)的“圣杯”，也是機(jī)器學(xué)習(xí)挑戰(zhàn)圖靈測(cè)試的主力。從人工智能的概念被提出開始，語(yǔ)言對(duì)話任務(wù)一直是業(yè)界研究的熱點(diǎn)，本文通過NLP基礎(chǔ)理論知識(shí)、Seq2Seq模型來介紹中文聊天機(jī)器人的原理，并使用TensorFlow 2.0的高階API完成編程。

關(guān)鍵詞：深度學(xué)習(xí);Seq2Seq模型;機(jī)器人聊天;Tensorflow2.0

目前機(jī)器學(xué)習(xí)，尤其是深度學(xué)習(xí)，已經(jīng)成功的解決了圖像識(shí)別的問題。從IMAGENET大賽的近幾年成績(jī)看，識(shí)別類問題準(zhǔn)確度已經(jīng)接近100%。與此同時(shí)，機(jī)器學(xué)習(xí)在解決“語(yǔ)音到文字”（Speech to Text）以及“文字到語(yǔ)音” （Text to Speech）方面也有了飛躍。聊天機(jī)器人的研究可以追溯到上個(gè)世紀(jì)五十年代，阿蘭圖靈提出了一個(gè)圖靈測(cè)試來回答“機(jī)器能思考嗎”的問題，隨后掀起了人工智能研究的熱潮。聊天機(jī)器人可應(yīng)用于多個(gè)人機(jī)交互場(chǎng)景，比如問答系統(tǒng)、談判、電子商務(wù)、輔導(dǎo)等。最近，隨著移動(dòng)終端數(shù)量的急劇增加，它也可以用于手機(jī)終端的虛擬助理，如Apple的Siri、微軟的Cortana、Facebook的Messenger，Google助手等，讓用戶更容易地從終端上獲取信息和服務(wù)。

一、機(jī)器人聊天基礎(chǔ)理論知識(shí)簡(jiǎn)介

（一）語(yǔ)言模型

語(yǔ)言模型其實(shí)是一個(gè)打分模型，通過對(duì)一句話進(jìn)行打分來判斷這句話是否符合人類的自然語(yǔ)言習(xí)慣。語(yǔ)言模型的發(fā)展歷史久遠(yuǎn)，經(jīng)歷了統(tǒng)計(jì)語(yǔ)言模型、n-gram語(yǔ)言模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語(yǔ)言模型三個(gè)階段。

統(tǒng)計(jì)語(yǔ)言模型是統(tǒng)計(jì)每個(gè)詞出現(xiàn)的頻次來形成詞頻字典，然后根據(jù)輸入計(jì)算下一個(gè)輸出詞的概率，最后形成輸出語(yǔ)句的。統(tǒng)計(jì)語(yǔ)言模型輸出語(yǔ)句的概率是依據(jù)貝葉斯公式進(jìn)行鏈?zhǔn)椒纸庥?jì)算得到的，計(jì)算公式如下：p（w1，w2，w3，…，wn）=p（w1）p（w2|w1）p（w3|w1w2）…p（wn|w1w2w3…wn），這樣的計(jì)算求解方法雖然直觀、明了，但存在著致命的缺陷。我們細(xì)想一下就會(huì)發(fā)現(xiàn)，如果字典中有1000個(gè)詞，當(dāng)處理一個(gè)句子長(zhǎng)度為3的語(yǔ)句時(shí)，則需要計(jì)算輸出語(yǔ)句概率P的數(shù)量是10003;當(dāng)句子長(zhǎng)度為10時(shí)，需要計(jì)算輸出語(yǔ)句概率P的數(shù)量是100010。在計(jì)算完輸出語(yǔ)句的概率之后，需要選擇P值輸出語(yǔ)句作為最終的生成語(yǔ)句。以上計(jì)算過程在通用算力下幾乎是不可能完成的。

由上我們發(fā)現(xiàn)，利用統(tǒng)計(jì)語(yǔ)言模型計(jì)算輸出語(yǔ)句概率的數(shù)量大到無法計(jì)算，是由依據(jù)貝葉斯公式通過鏈?zhǔn)椒▌t進(jìn)行展開后全量連乘所引起的，那么解決這個(gè)問題的方法只有一個(gè)，就是縮短連乘的長(zhǎng)度，其理論依據(jù)是馬爾可夫假設(shè)。簡(jiǎn)單來說，所謂的馬爾可夫假設(shè)就是指當(dāng)前的狀態(tài)只與過去有限時(shí)間內(nèi)的狀態(tài)有關(guān)。基于馬爾可夫假設(shè)的語(yǔ)言模型稱為n-gram，這里的n表示馬爾可夫鏈的長(zhǎng)度，表示當(dāng)前狀態(tài)與前n-1個(gè)時(shí)間點(diǎn)事件有關(guān)。當(dāng)n=1時(shí)，表示一個(gè)詞出現(xiàn)的概率與其周圍的詞出現(xiàn)的概率是相互獨(dú)立的，稱為unigram。在unigram中，假設(shè)字典大小為1000，我們所需計(jì)算的輸出語(yǔ)句概率P的數(shù)量為1000。依此類推，當(dāng)n=2時(shí)，表示一個(gè)詞出現(xiàn)的概率只與其前一個(gè)詞出現(xiàn)的概率有關(guān)，稱為bigram。在bigram中，假設(shè)字典大小為1000，我們所需計(jì)算的輸出語(yǔ)句概率P的數(shù)量為1000×1000。當(dāng)n=3時(shí)，表示一個(gè)詞出現(xiàn)的概率只與其前兩個(gè)詞出現(xiàn)的概率有關(guān)，稱為trigram。在trigram中，假設(shè)字典大小為1000，我們所需計(jì)算的輸出語(yǔ)句概率P的數(shù)量為1000×1000×1000。一般我們選擇 trigram，因?yàn)槿绻鹡過大的話，則同樣會(huì)出現(xiàn)統(tǒng)計(jì)語(yǔ)言模型遇到的問題。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語(yǔ)言模型是Begio等人在2003年發(fā)表的A Neural Probabilistic Language Model論文中提出的方法，其在n-gram語(yǔ)言模型的基礎(chǔ)上進(jìn)行了改進(jìn)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語(yǔ)言模型采用one-hot（獨(dú)熱編碼）表示每個(gè)詞的分布情況，將輸入語(yǔ)句進(jìn)行編碼轉(zhuǎn)換后輸入神經(jīng)網(wǎng) 絡(luò)，經(jīng)過tanh非線性變換和softmax歸一化后得到一個(gè)總和為1的向量，在向量中最大元素的下標(biāo)作為輸出詞的字典編碼，通過字典編碼查詢字典得到最終的輸出詞。

（二）循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Recurrent Neural Network，RNN）是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家Jordan、Pineda.Williams、Elman等人于20世紀(jì)80年代末提出的一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型，這種網(wǎng)絡(luò)的特征是在神經(jīng)元之間既有內(nèi)部的反饋連接又有前饋連接。當(dāng)前主流的NLP應(yīng)用都集中在RNN領(lǐng)域。

RNN的提出是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語(yǔ)言模型領(lǐng)域一次非常大的突破，但人們?cè)趹?yīng)用的過程中發(fā)現(xiàn)RNN存在兩個(gè)致命的缺陷：梯度消失和梯度爆炸。

二、Seq2Seq模型介紹

Seq2Seq的全稱是Sequence to Sequence，它是基于Encoder- Decoder框架的RNN的變種。Seq2Seq引入了Encoder-Decoder框架，提高了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)長(zhǎng)文本信息的提取能力，取得了比單純使用LSTM 更好的效果。目前Seq2Seq在各種自然語(yǔ)言處理的任務(wù)中得到大量的應(yīng)用，最常用的是語(yǔ)言翻譯和語(yǔ)言生成。Seq2Seq中有兩個(gè)非常重要的概念需要我們掌握，其中一個(gè)是Encoder-Decoder框架;另一個(gè)是 Attention機(jī)制。

（一）Encoder-Decoder框架

Encoder-Decoder是處理輸入、輸出長(zhǎng)短不一的多對(duì)多文本預(yù)測(cè)問題的框架，其提供了有效的文本特征提取、輸出預(yù)測(cè)的機(jī)制。Encoder-Decoder框架包含兩部分內(nèi)容，分別是Encoder（編碼器）和Decoder（解碼器）。

（1）編碼器

編碼器的作用是對(duì)輸入的文本信息進(jìn)行有效的編碼后將其作為解 碼器的輸入數(shù)據(jù)。編碼器的目標(biāo)是對(duì)輸入的文本信息進(jìn)行特征提取，盡量準(zhǔn)確高效地表征該文本的特征信息。

（2）解碼器

解碼器的作用是從上下文的文本信息中獲取盡可能多的特征，然后輸出預(yù)測(cè)文本。根據(jù)對(duì)文本信息的獲取方式不同，解碼器一般分為4種結(jié)構(gòu)，分別是直譯式解碼、循環(huán)式解碼、增強(qiáng)循環(huán)式解碼和注意力機(jī)制解碼。

（二）Attention機(jī)制

Attention機(jī)制有效地解決了輸入長(zhǎng)序列信息時(shí)真實(shí)含義獲取難的問題，在進(jìn)行長(zhǎng)序列處理的任務(wù)中，影響當(dāng)前時(shí)刻狀態(tài)的信息可能隱藏在前面的時(shí)刻里，根據(jù)馬爾可夫假設(shè)這些信息有可能就會(huì)被忽略掉。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型沒有辦法很好地準(zhǔn)確獲取倒裝時(shí)序的語(yǔ)言信息，要解決這個(gè)問題就需要經(jīng)過訓(xùn)練自動(dòng)建立起句子間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，這就是Attention機(jī)制。

三、基于seq2seq項(xiàng)目工程結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

整個(gè)項(xiàng)目工程結(jié)構(gòu)分為兩部分：文件夾和代碼文件，在編程實(shí)踐中建議采用文件夾和代碼文件的方式來設(shè)計(jì)項(xiàng)目工程結(jié)構(gòu)。所謂的文件夾和代碼文件的方式是指把所有的Python代碼文件放在根目錄下，其他需要存放的靜態(tài)文件、訓(xùn)練數(shù)據(jù)文件和模型文件等都放在文件夾中。本項(xiàng)目分為5個(gè)部分：配置工具（getConfig.py）、數(shù)據(jù)預(yù)處理器（data_util.py）、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（seq2seqModel.py）、執(zhí)行器（execute.py）和應(yīng)用程序（app.py）。配置工具提供了通過配置文件來全局配置神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)超參數(shù)的功能;數(shù)據(jù)預(yù)處理器提供了數(shù)據(jù)加載功能;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型實(shí)現(xiàn)了Seq2Seq神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);執(zhí)行器提供了訓(xùn)練模型保存、模型預(yù)測(cè)等功能;應(yīng)用程序是一個(gè)基于Flask用于人機(jī)交互的簡(jiǎn)單Web應(yīng)用程序。在文件夾中，model_data存放訓(xùn)練導(dǎo)出的模型文件;train_data存放訓(xùn)練數(shù)據(jù);templates存放HTML渲染模板;static存放JS等靜態(tài)文件。具體功能如下所述。

（一）工具類實(shí)現(xiàn)

在實(shí)際的編程中，往往需要對(duì)參數(shù)進(jìn)行頻繁的調(diào)整，因此我們定義一個(gè)工具類來讀取配置文件中的配置參數(shù)，這樣當(dāng)需要調(diào)參時(shí)，只需對(duì)配置文件中的參數(shù)進(jìn)行調(diào)整即可。

（二）data_util實(shí)現(xiàn)

data_util對(duì)原始語(yǔ)料數(shù)據(jù)根據(jù)其格式特點(diǎn)進(jìn)行初步處理，比如將問句和答句分開、對(duì)語(yǔ)料進(jìn)行分詞等。

（三）seq2seqModel實(shí)現(xiàn)

seq2seqModel是本文的核心內(nèi)容，我們按照Encoder-Decoder框架構(gòu)建一個(gè)完整的Seq2Seq模型。

（四）執(zhí)行器實(shí)現(xiàn)

執(zhí)行器提供創(chuàng)建模型、保存訓(xùn)練模型、加載模型和預(yù)測(cè)的功能，在編程實(shí)踐中分別定義了create_model函數(shù)、train函數(shù)和預(yù)測(cè)函數(shù)用于實(shí)現(xiàn)以上功能。

（五）Web應(yīng)用實(shí)現(xiàn)

Web應(yīng)用的主要功能包括完成頁(yè)面交互、圖片格式判斷、圖片上傳以及預(yù)測(cè)結(jié)果的返回展示。這里我們使用Flask這個(gè)輕量級(jí)Web應(yīng)用框架來實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單的頁(yè)面交互和預(yù)測(cè)結(jié)果展示功能。

四、結(jié)論

本文介紹了seq2seq的結(jié)構(gòu)、應(yīng)用及基本實(shí)現(xiàn)。seq2seq屬于encoder-decoder結(jié)構(gòu)的一種，其基本思想就是利用兩個(gè)RNN，一個(gè)RNN作為encoder，另一個(gè)RNN作為decoder。encoder負(fù)責(zé)將輸入序列壓縮成指定長(zhǎng)度的向量，這個(gè)向量就可以看成是這個(gè)序列的語(yǔ)義，這個(gè)過程稱為編碼，而decoder則負(fù)責(zé)根據(jù)語(yǔ)義向量生成指定的序列，這個(gè)過程也稱為解碼。本文為應(yīng)用seq2seq框架的技術(shù)人員提供了一個(gè)較為詳細(xì)的使用價(jià)值。

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