Sequential Match Network: A New Architecture for Multi-turn Response Selection in Retrieval-based Ch-程序员宅基地
技术标签： tensorflow chitchat 机器学习与神经网络推理 深度学习
论文链接： https://arxiv.org/pdf/1612.01627.pdf
Paper总结笔记：
论文提出了一个基于检索的多轮闲聊架构
闲聊模型一般分为生成模型和检索模型，目前关于检索模型的闲聊还停留在单轮对话中，本文提出了基于检索的多轮对话闲聊。
多轮对话不仅要考虑当前的问题，也要考虑前几轮的对话情景。多轮对话的难点主要有两点：1.如何明确上下文的关键信息（关键词，关键短语或关键句）。 2.在上下文中如何模拟多轮对话间的关系。
现有检索模型的缺陷：在上下文中容易丢失重要信息，因为它们首先将整个上下文表示为向量，然后将该上下文向量与响应sentence向量进行匹配。
为了避免信息丢失，SMN在开始时将候选回复sentence与上下文中的每条语句进行匹配，并将匹配的每对中重要信息编码入匹配向量（注：这是CNN阶段，解决上上述难点1）；然后按照话语的时间顺序，对匹配向量进行堆积，以对其关系进行建模（注：即构建GRU2，解决上述难点2）。 最后的匹配阶段就是计算这些堆积的匹配向量。
具体流程说明：
1、首先通过tf-idf抽取出前n-1轮的关键词，通过关键词检索出候选responses
2、将每条response和 utterance的每条 sentence做匹配：通过模型GRU1分别构造word2word和sentence2sentence的向量矩阵。这两个矩阵会在word级别和segment级别获取重要的匹配信息。
3、获取到的两个矩阵通过连续的convolution和pooling操作得到一个matching vector。通过这种方式，可以将上下文进行多个粒度级别的supervision识别并获取重要信息，再通过最小损失matching计算。
4、获取到的matching vector再通过GRU2计算得到context和response的分数。
注：sentence_level计算（copy）：
MH233 2017年5月15日
这里计算句子之间的相似度，先计算了两句话每个word之间的相似度（类似于cosine similarity的概念），再计算句子之间的相似度，这里采取的策略应该是叫Bilinear吧（？）还有一种叫做Tensor的相似度计算方法（https://arxiv.org/abs/1511.08277 ），一直解释不清楚两个指标的物理含义。。 另，在得到相似度矩阵之后，使用了CNN结构进行特征提取，这样和直接进行k-max pooling相比有什么不同和优势？
wumark 2017年5月15日
是的，这个是bilinear的相似度计算。bilinear的物理含义你可以理解为，x和y不在一个空间，我们首先需要两个空间的变换矩阵W，让x变到y的空间，之后再在同一个空间做dot。tensor我认为是bilinear的一个扩展，bilinear只会给x，y计算出一个实数值，而tensor可以给x，y计算出一个相似度向量。tensor需要更多的参数，更大的计算量，往往tensor会比bilinear取得更好一些的效果。在这个任务下，CNN比单做k-max pooling是要好的，我做过这个实验。可能是因为CNN可以考虑到相邻词的信息吧。k-max pooling在输入是GRU产出hidden state乘出来的相似度矩阵时候经常会有一些不太好的结果，例如 美丽 的，如果你求k-max很有可能美丽和的都取出来了，因为“的”完全承袭了美丽的hidden state。不过我没有尝试过在convolution之后用k-max pooling，我觉得可能会让效果更好。
mev 2017年5月16日
sequence的相似度计算使用bilinear会比cosine相似度好吗，有没有相关的工作介绍呢，不知道词的相似度使用bilinear计算的话效果会不会好一点
wumark 2017年5月16日
https://arxiv.org/pdf/1611.01747.pdf A COMPARE-AGGREGATE MODEL FOR MATCHING TEXT SEQUENCES 大家都是在不同数据集上进行测试，感觉好像没有一个特别统一的标准。这篇文章的工作就比较扎实，比较了不同相似度算法在很多数据集上的好坏。
mev 2017年5月16日
非常感谢
MH233 2017年5月15日
谢谢，解释的很深刻！完美的解决了我的疑惑。
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