标题：《DIET: Lightweight Language Understanding for Dialogue Systems》
中文：用于对话系统的轻量语言理解方法
时间：2020年5月
作者：RASA
简介：这个是RASA团队针对对话系统中NLU任务，设计的一种新框架，名叫Dual Intent and Entity Transformer (DIET，双重意图与实体Transformer ) 。成果是，DIET在不利用pre-trained embeddings.的情况下，达到了可比的性能，即large pre-trained models对NLU任务似乎没有什么优势。我们的方法比微调的BERT还好。
代码：https://github.com/RasaHQ/DIET-paper

学习资料:

1. https://blog.rasa.com/introducing-dual-intent-and-entity-transformer-diet-state-of-the-art-performance-on-a-lightweight-architecture/
2. https://www.youtube.com/watch?v=vWStcJDuOUk&list=PL75e0qA87dlG-za8eLI6t0_Pbxafk-cxb
3. https://www.youtube.com/watch?v=KUGGuJ0aTL8&list=PL75e0qA87dlG-za8eLI6t0_Pbxafk-cxb&index=3

1. Introduction

本文，我们提出DIET——一个用于意图分类和实体识别（intent classification and entity recognition）的多任务框架。考虑两方面的embeddings，一是pre-trained word embeddings from language
models，二是sparse word and character level n-gram features。我们的特点是有能力将两种特征以plug-and-play方式结合起来。实验显示，尽管不使用pre-trained embeddings, 仅使用sparse
word and character level n-gram features, DIET依然能超越SOTA的NLU性能。而在增加pre-trained embeddings和sentence embedding的情况下，性能可以进一步提升。我们的最好性能优于微调BERT，且速度是后者6倍。

DIET代表Dual Intent and Entity Transformer，是一种多任务transformer 架构，可以同时执行意图分类和实体识别。它由多个组件组成，这使我们可以灵活地交换不同的组件。例如，我们可以尝试使用不同的word embeddings，例如BERT和GloVe。

许多预训练语言模型非常笨拙，因为它需要强大的计算能力，并且推理时间很长，因此尽管它们具有出色的性能，但它们并不是为对话式AI应用程序设计的。因此，大规模的预训练语言模型对于构建对话式AI应用程序的开发人员而言并不理想。

DIET之所以与众不同，是因为：

• 它是一种模块化体系结构，适合典型的软件开发工作流程；
• 在准确性和性能方面，能达到大规模的预训练语言模型的效果；
• 改进了现有技术，胜过目前的SOTA，并且训练速度提高了6倍。

2. Related Work

2.1 transfer learning

1. fine-tuning a large pre-trained language model like BERT may not be optimal for every downstream task
2. we study the impact of using sparse representations like word level one-hot encodings and character level n-grams along with dense representations transferred from large pre-trained language models.

2.2 Joint Intent Classification and Named Entity Recognition

以多任务学习的方式，联合实现意图分类与NER，这个思路已经有很多论文研究过。本文中，我们利用一个 similar transformer-based的多任务设置用于DIET。并通过消融实验与单任务设置下进行对比。

3. DIET architecture

                           

问题：

1. Embedding Layer怎么实现的？

数据集要求：the input text、label(s) of intent(s) 、label(s) of entities.

FFNN Characteristics

关于架构中所有FFNN的两个特别说明：

• 首先，它们没有完全连接。从一开始，FFNN的dropout 率约为80％。这使得FFNN更轻巧。
• 其次，所有FFNN具有相同的权重。All the FFNN post sparse features share weights (W1) and all the FFNN post merging the output of the two paths share another set of weights (W2).

Featurization

在每一个句子结尾加一个__CLS__的special token。每个token都有它的嵌入，可以是sparse的，可以是dense的。通过线性层统一维度。

Transformer

自己实现一个小型的（2层）的Transformer来编码context。

NER

用Transformer输出向量，接一个CRF层进行NER。

Intent Classification

over all possible intent labels，将label嵌入与CLS对应的隐藏向量计算dot-product similarity。

• 训练阶段：最大化正标签的相似度，最小化负标签的相似度
• inference阶段：dot-product similarity在所有inten label上的rank

Masking

受masked language modelling task的启发，我们额外增加一个MASK损失函数来预测randomly masked input tokens。在序列中随机选择输入词符的 15％， 对于选定的词符，在70％的情况下我们将输入替换为特殊屏蔽词符 __MASK__ 对应的向量，在 10％ 情况下我们用随机词符的向量替换输入，并在其余的 20％ 情况下保留原始输入。

我们假设添加一个以重建MASK输入的训练目标，应该可以作为一个正则化器，帮助模型从文本中学习到更多一般的特征，而不仅要从分类中获得区分性。

Total loss

                       

Total loss：

1. Entity loss
2. Intent loss
3. Mask loss

注：这个结构可以配置，可以随时关闭上述总和中的任何一种损失。该体系结构的设计方式使我们可以打开或关闭多个组件，旨在处理意图和实体分类，但是如果我们只希望模型进行intent classification，则可以关闭Entity loss和Mask loss，而只专注于优化训练期间的Intent loss。

Batching

使用balanced batching策略来减轻类别不平衡，因为某些意图可能比其它意图更为频繁。 另外，还在整个训练期间增加批次大小，作为正则化的另一个来源。

4. 实验评估

在本节中，我们首先描述实验中使用的数据集，然后描述实验设置，然后进行消融研究以了解体系结构每个组件的有效性。

4.1 数据集

我们使用三个数据集进行评估：NLU-Benchmark、ATIS 和 SNIPS。 我们的实验重点是 NLU-Benchmark 数据集，因为它是这三个中最具挑战性的。 ATIS 和 SNIPS 测试集精度的最先进水平已经接近 100％，请参见表5。

NLU-Benchmark 数据集： NLU-Benchmark 数据集（Liu 等人，2019b），带有场景、动作和实体的标注。 例如，“schedule a call with Lisa on Monday morning” 标注为场景 calendar、动作 set_event、实体 [event_name: a call with Lisa] 和 [date: Monday morning]。 将场景和动作标签进行连接得到意图标签（例如 calendar_set_event）。 该数据集有 25,716 个语句，涵盖多个家庭助理任务，例如播放音乐或日历查询、聊天、以及向机器人发出的命令。 我们将数据分为 10 fold。 每一份都有自己的训练集和测试集，分别有 9960 和 1076 个个语句。3 总共存在 64 个意图和 54 种实体类型。

ATIS： ATIS（Hemphill 等人，1990）是 NLU 领域中经过充分研究的数据集。 它由预订机票的人的录音经过标注转录。 我们使用与 Chen 等人 （2019）一样分划分，最初由 Goo 等人 （2018）提出。 训练、开发和测试集分别包含 4,478、500 和 893 个语句。 训练数据集包含 21 个意图和 79 个实体。

SNIPS： 此数据集是从 Snips 个人语音助手收集的（Coucke 等人，2018）。 它包含 13,784 个训练和 700 个测试样本。 为了公平比较，我们使用与 Chen 等人 （2019）和 Goo 等人 （2018）一样的数据划分，数据集链接。 训练集中分 700 个样本用作开发集。 数据可以在线访问 4。 SNIPS 数据集包含 7 个意图和 39 个实体。

4.2 实验设置

我们的模型用 Tensorflow 实现：

• 使用 NLU-Benchmark 数据集的第一个fold来选择超参数。 为此，我们从训练集中随机抽取 250 个语句作为验证集。
• 训练 200 多个epochs的模型（在一台具有 4 个 CPU，15 GB 内存和一台 NVIDIA Tesla K80 的计算机上）。
• 使用 Adam（Kingma 和 Ba，2014）进行优化，初始学习率为 0.001。
• batch size大小从 64 增加到 128（Smith 等人，2017）。

在 NLU-Benchmark 数据集的第一个小份上训练我们的模型大约需要一个小时。 在推断的时候，我们需要大约 80 毫秒来处理一条语句。

4.3 在 NLU-Benchmark 数据集上的实验

为了获得该模型在该数据集上的整体性能，我们采用 Vanzo 等人 （2019）的方法：分别训练 10 个模型，每个小份一次，将平均值作为最终得分。

Micro-averaged precision、召回率和 F1 得分用作指标

意图标签的 True positives、false positives 和 false negatives 的计算方式与其它任何多类分类任务一样。 如果预测范围和正确范围之间重叠，并且其标签匹配，则该实体被视为 true positive。

                                 

表1显示我们在 NLU-Benchmark 数据集上表现最好的模型的结果。 我们性能最好的模型使用稀疏特征，即词符级别的 one-hot 编码和字符 n-gram 的 multi-hot 编码（n ≤ 5）。 这些稀疏特征与 ConveRT 的密集嵌入相结合（Henderson 等人，2019b）。

性能最好的模型没有使用MASK损失

 我们在意图方面的表现优于 HERMIT，绝对值超过 2％。 我们的实体 F1 微观平均得分（86.04％）也高于 HERMIT（84.74％）。 HERMIT 报告的实体精度值相似，但是，我们的召回率要高得多（86.13％ 相比 82.04％）。

4.4 NLU-Benchmark 数据集上的消融研究

我们使用 NLU-Benchmark 数据集来评估模型体系结构的不同组成部分，因为它涵盖多个领域并且在三个数据集中拥有最多的意图和实体。

                                

Joint training的重要性：为了评估意图分类和命名实体识别这两个任务是否受益于joint优化，我们针对每个任务分别训练了模型。 表2列出使用 DIET 仅训练单个任务的结果。 结果表明，与实体识别一起训练时，意图分类的性能略有下降（90.90％ vs 90.18％）。 应该注意的是，意图分类单任务训练的最佳性能配置对应于使用没有 transformer 层5 的 ConveRT 嵌入。 但是，当单独训练实体时，实体的 micro-averaged F1 分数从 86.04 ％下降到 82.57％。 检查 NLU-Benchmark 数据集，这可能是由于特定意图与特定实体的存在之间的强相关性。 例如，几乎所有属于 play_game 意图的语句都有一个名为 game_name 的实体。 同样，实体 game_name 仅与意图 play_game 一起出现。 我们认为，这一结果进一步表明拥有像 DIET 这样的模块化和可配置架构的重要性，以便处理这两项任务之间的性能折衷。

不同特征组件和MASK的重要性：如第3节所述，不同预训练语言模型的嵌入都可以用作dense特征。 我们训练多种变体来研究每种变体的有效性：仅sparse特征，即word级别的 one-hot 编码和character n-gram 的 multi-hot 编码（n ≤ 5），以及与 ConveRT、BERT 或 GloVe一起使用的组合。 此外，我们在有和没有MASK损失的情况下训练每种组合。 表3中显示的结果显示意图分类和实体识别的 F1 分数，并表明多种观察结果：

• 当使用sparse特征和mask损失，而没有任何预训练的embeddings时，DIET 的性能具有竞争力。 在目标和实体上增加mask损失都会使性能提高绝对值约 1％。
• 具有 GloVe 嵌入的 DIET 也具有同等的竞争力，并且在与sparse特征和mask损失结合使用时，在意图和实体上都将得到进一步增强。
• 有趣的是，使用上下文 BERT 嵌入作为dense特征的效果要比 GloVe 差。 我们假设这是因为 BERT 主要是在各种文本上预训练的，因此在转移到对话任务之前需要微调。 由于 ConveRT 专门针对会话数据进行微调，因此使用 ConveRT 嵌入的 DIET 的性能支持了这种假设。
• sparse特征 和 ConveRT 嵌入的结合在意图分类上获得了最佳的 F1 得分，并且在意图分类和实体识别方面都比现有最好结果高出 3％ 左右。
• 与 BERT 和 ConveRT 一起用作dense特征时，增加mask损失似乎会稍微影响性能。

                                  

与微调 BERT 比较：我们评估将 BERT 应用到 DIET 的特征流水线中并对整个模型进行微调的有效性。 表4显示使用冻结 ConveRT 嵌入的 DIET 作为dense特征和单词、字符级稀疏特征在实体识别上表现优于微调的 BERT，而在意图分类方面表现持平。 此结果尤为重要，因为在所有 10 个 NLU-Benchmark 数据集上微调的 DIET 中的 BERT 需要 60 个小时，而使用 ConveRT 嵌入和稀疏特征的 DIET 则需要 10 个小时。

                                                  

4.5 ATIS 和 SNIPS 上的实验

为了将我们的结果与 Chen 等人 （2019）比较，我们使用与以下相同的评估方法 Chen 等人 （2019）和 Goo 等人 （2018）。 他们报告意图分类的准确性和实体识别的 micro-averaged F1 分数。 同样，可以像在其它任何多类分类任务中一样获得意图标签的 true positives、false positives 和 false negatives。 但是，只有当预测范围与正确范围完全匹配并且其标签匹配正确时，实体才算为 true positive，定义比 Vanzo 等人 （2019）更严格。 所有实验在 ATIS 和 SNIPS 上均进行 5 次。 我们将这些运行结果的平均值作为最终数字。

为了解 DIET 超参数的可移植性，我们采用在 NLU-Benchmark 数据集上性能最佳的 DIET 模型配置，并在 ATIS 和 SNIPS 上对其进行评估。 表5中列出 ATIS 和 SNIPS 数据集上的意图分类准确性和命名实体识别 F1 得分。

由于采用了更严格的评估方法，因此我们使用 BILOU 标记模式对数据进行标记（Ramshaw 和 Marcus，1995）。 表5中的 ∗ 指示使用 BILOU 标记模式。

值得注意的是，DIET 仅使用稀疏特征而没有任何预训练的嵌入，即使这样其性能仅比 Joint BERT 模型低 1-2％之内。 利用 NLU-Benchmark 数据集上性能最佳模型的超参数，DIET 在 ATIS 和 SNIPS 上均获得与 Joint BERT 竞争的结果。

参考：https://natural-language-understanding.fandom.com/wiki/Named_entity_recognition#BILOU

Similar but more detailed than BIO, BILOU encode the Beginning, the Inside and Last token of multi-token chunks while differentiate them from Unit-length chunks. The same sentence is annotated differently in BILOU:

B - 'beginning'
I - 'inside'
L - 'last'
O - 'outside'
U - 'unit'

如： 

Minjun	U-Person
is	O
from	O
South	B-Location
Korea	L-Location
.	O

 

 

标签：Transformer,NLU,训练,实体,Benchmark,DIET,意图,Intent,Dual
来源： https://blog.csdn.net/qq_27586341/article/details/113871056