Una guía introductoria para crear chatbots utilizando Natura

Autor: Zen y el arte de la programación informática

1. Introducción

Chatbot (traducción china como chatbot) es un sistema de diálogo automatizado que se comunica con humanos para obtener información, brindar servicios o resolver problemas. A través de una máquina que se comunica con las personas y está programada y ejecutada en una computadora, puede imitar el lenguaje, el tono, la atmósfera y otras características humanas, haciendo que los usuarios sientan que están en estrecho contacto con las personas.

En los últimos años, con el rápido desarrollo de las tecnologías de Internet, la computación en la nube y el Internet de las cosas, ha comenzado gradualmente el auge de la investigación de los chatbots basados en el aprendizaje profundo, que aplican la visión por computadora, el procesamiento del lenguaje natural, la minería de datos y otras tecnologías de inteligencia artificial al campo de chat, y puede proporcionar soluciones más inteligentes, personalizadas y eficientes.

Este artículo utilizará el modelo de generación de diálogo de dominio abierto Seq2seq (Secuencia a secuencia) como marco básico, combinado con el método de estructura codificador-decodificador (Encoder-Decoder), para realizar una exploración preliminar de la tecnología de robot de chat. . El autor comenzará desde cero y construirá un sistema de robot de chat basado en el modelo Seq2seq, combinado con tareas de clasificación de texto y anotación de secuencia.

2. Flujo de trabajo principal

El flujo de trabajo principal del sistema de robot de chat basado en el modelo Seq2seq se muestra en la siguiente figura:

Recopilación y preprocesamiento de datos de conversaciones: incluida la recopilación, clasificación, limpieza y procesamiento de conjuntos de datos;
Modelado y entrenamiento de datos: utilice el modelo Seq2seq para entrenar el conjunto de datos, de modo que la secuencia de entrada pase por el codificador para obtener un vector de contexto de longitud fija y la secuencia de salida pase por el decodificador para generar una respuesta correspondiente para completar la conversación. robot.
Pruebas reales: realice pruebas reales en el modelo, recopile datos de entrada del usuario, envíelos al modelo y obtenga los resultados de su respuesta.

3. Modelo Seq2seq y principios relacionados.

El modelo Seq2seq es un modelo de red neuronal para modelado de conversaciones a través de una estructura codificador-decodificador. Su característica es convertir los datos de origen de una secuencia en un vector de contexto de dimensión fija a través del codificador y luego enviar este vector de contexto al decodificador, quien genera la salida final generando cada elemento en la secuencia de destino.

3.1 Descripción general

El modelo Seq2seq consta de dos partes: codificador y decodificador. La función del codificador es mapear la secuencia de entrada en un vector de contexto de dimensión fija, es decir, el estado de la capa oculta. Este proceso se puede implementar utilizando RNN (Red neuronal recurrente) o CNN (Red neuronal convolucional). El decodificador es responsable de generar la secuencia de salida en función del vector de contexto. Cabe señalar aquí que el modelo Seq2seq no es la única forma de modelar el diálogo, existen otros métodos, como los modelos basados en transformadores.

Una de las contribuciones más importantes del modelo Seq2seq es resolver el problema de la dependencia a largo plazo. En términos generales, al entrenar un modelo temporal, si una palabra solo se puede inferir de las pocas palabras anteriores, entonces esta situación se denomina dependencia a largo plazo. El modelo Seq2seq evita problemas de dependencia a largo plazo al introducir el mecanismo de Atención. El mecanismo de Atención permite que el modelo se centre directamente en la palabra actual que se generará en lugar de en toda la secuencia de entrada, mejorando así el rendimiento.

Otra contribución importante es la introducción de un modelo Seq2seq multicapa. Dado que el modelo Seq2seq es una estructura codificador-decodificador estándar, se puede extender fácilmente a múltiples capas. Dado que el modelo Seq2seq es relativamente simple, también es fácil de depurar y optimizar.

En general, el modelo Seq2seq tiene las siguientes ventajas:

Alta precisión: el modelo Seq2seq puede lograr una precisión muy alta porque aprende información contextual sobre cómo generar oraciones.
Escalabilidad: el modelo Seq2seq se puede ampliar fácilmente a tareas más complejas mediante la introducción de múltiples capas.
Aliviar las dependencias a largo plazo: el modelo Seq2seq puede aliviar los problemas de dependencia a largo plazo mediante la introducción del mecanismo de Atención.
Modelo simple: aunque el modelo Seq2seq es más complejo que el modelo anterior, su estructura sigue siendo relativamente simple y fácil de entender.

3.2 Modelo codificador-decodificador

El modelo Seq2seq consta principalmente de dos módulos: codificador y decodificador. El codificador se utiliza para codificar la secuencia de entrada en un vector de contexto de dimensión fija, y el decodificador es responsable de generar una secuencia de salida basada en el vector de contexto.

3.2.1 Codificador

La función del codificador es mapear la secuencia de entrada en un vector de contexto de dimensión fija, que es el estado de la capa oculta. Los codificadores de uso común se pueden dividir en dos categorías principales:

Codificador integrado (codificador de extremo a extremo): un codificador integrado codifica tanto la secuencia de entrada como la secuencia de salida. Dicho codificador generalmente tiene una red separada para codificar la secuencia completa.
Codificador jerárquico: un codificador jerárquico se divide en dos partes: un codificador y un decodificador. Primero, el codificador procesa la secuencia de entrada para obtener una representación vectorial de incrustación de dimensiones fijas. Luego, el decodificador será inicializado por el vector de incrustación obtenido en el paso anterior, decodificado por LSTM (red de memoria a corto plazo) y generará una secuencia de salida. Dado que el codificador solo codifica parte de la secuencia de entrada, el decodificador puede usar otras partes de la secuencia de entrada para generar la secuencia de salida.

Para evitar problemas de dependencia a largo plazo en el proceso de generación del modelo, el codificador también introduce el mecanismo de Atención. El mecanismo de Atención permite que el modelo se centre directamente en la palabra actual que se generará en lugar de en toda la secuencia de entrada, mejorando así el rendimiento.

3.2.2 Decodificador

El decodificador recibe un vector de contexto de dimensión fija como entrada y genera una secuencia de salida. El decodificador tiene dos métodos:

Forzado del maestro: la enseñanza forzada significa que en cada paso de tiempo, el decodificador generará la siguiente palabra en función de la palabra predicha en el paso anterior. El mayor problema con los métodos de enseñanza forzosa es que el decodificador puede carecer de suficiente información contextual, lo que da como resultado resultados de generación deficientes.
Sin obligar al maestro: el método de enseñanza no forzada significa que en cada paso de tiempo, el decodificador no selecciona palabras de las palabras predichas en el paso anterior, sino que utiliza un determinado método de muestreo probabilístico para generar palabras. Esto garantiza que los efectos generados sean consistentes y no se vean afectados por la falta de información contextual.

3.2.3 Selección de parámetros del modelo Seq2seq

Al entrenar el modelo Seq2seq, debe elegir diferentes hiperparámetros, como:

Tasa de aprendizaje: el principal parámetro que afecta la velocidad de convergencia y la precisión del modelo. Las estrategias de tasa de aprendizaje más utilizadas incluyen el crecimiento lineal y la caída exponencial.
Función de pérdida: se utiliza para medir la diferencia entre el valor predicho del modelo y el valor real. Las funciones de pérdida de uso común incluyen el error cuadrático de pérdida (MSE) y la función de pérdida de entropía cruzada.
El número de unidades ocultas: determina si el modelo aprende características efectivas. Cuantas más unidades ocultas, mejor podrá el modelo capturar la información en la secuencia.
Tamaño del lote: determina la cantidad de muestras utilizadas en cada iteración. Cuanto mayor sea el lote, más rápida será la velocidad de entrenamiento del modelo y mayor será el uso de memoria.
Recorte de gradiente: el recorte de gradiente se utiliza para evitar la explosión del gradiente. Cuando el valor absoluto del gradiente es mayor que un cierto umbral, el gradiente se reduce.

4. Diseño de sistema de robot conversacional.

El diseño del sistema chatbot basado en el modelo Seq2seq se puede dividir en cuatro etapas:

Preparación de datos: recopilación, organización, limpieza y procesamiento de conjuntos de datos.
Modelado de datos: utilice el modelo Seq2seq para entrenar el conjunto de datos, de modo que la secuencia de entrada pase por el codificador para obtener un vector de contexto de longitud fija y la secuencia de salida pase por el decodificador para generar la respuesta correspondiente para completar el robot de conversación.
Prueba: realice pruebas reales del modelo, recopile datos de entrada del usuario, envíelos al modelo y obtenga los resultados de su respuesta.
Implementación: implemente el modelo en el entorno en línea y comuníquese con los usuarios a través de WeChat, teléfono, correo electrónico, etc.

4.1 Preparación de datos

La preparación de datos para sistemas de robots conversacionales incluye recopilación de datos, limpieza de datos, análisis de datos y modelado de datos.

Recopilación de datos: recopile datos de conversaciones, incluidos corpus, datos de preguntas y respuestas, registros de chat, Weibo, foros, etc.
Limpieza de datos: limpie los datos recopilados, elimine la información de interferencia irrelevante y conserve información valiosa.
Análisis de datos: Analizar datos para identificar patrones, palabras clave, etc.
Modelado de datos: convierta los datos de la conversación a un formato legible por máquina para que el modelo pueda leerlos y comprenderlos. Los modelos más utilizados incluyen modelos de anotación de secuencia y modelos de secuencia a secuencia.

4.2 Modelado de datos

El modelado de datos del sistema de robot de chat basado en el modelo Seq2seq incluye tres partes: capacitación, evaluación y optimización.

Entrenamiento: durante el proceso de entrenamiento, el modelo Seq2seq acepta la secuencia de entrada y genera la secuencia objetivo correspondiente a través del entrenamiento. El modelo Seq2seq optimiza los parámetros en función de la similitud de las dos secuencias hasta que el modelo pueda generar bien la secuencia objetivo.
Evaluación: durante el proceso de capacitación, evalúe la precisión, la recuperación, el valor F1 y otros indicadores del modelo.
Optimización: según los resultados de la evaluación, ajuste los parámetros del modelo y vuelva a entrenar hasta que el rendimiento del modelo cumpla con los requisitos.

4.3 Pruebas

Las pruebas del sistema de robot de chat basadas en el modelo Seq2seq tienen tres formas: pruebas fuera de línea, pruebas en línea y pruebas híbridas.

Pruebas fuera de línea: utilice ciertos conjuntos de datos de evaluación estándar (por ejemplo, SQuAD, CoQA) como conjuntos de prueba y utilice datos de entrenamiento completos (incluidos conjuntos de entrenamiento, conjuntos de desarrollo y conjuntos de prueba) para evaluar la capacidad de generalización, la solidez y las respuestas del modelo. Indicadores de rendimiento como precisión, velocidad de inferencia y latencia.
Pruebas en línea: el usuario envía información al chatbot y el chatbot devuelve la respuesta correspondiente para probar la calidad de la respuesta, la velocidad de respuesta, la velocidad de respuesta, la estrategia y otros indicadores de rendimiento del modelo.
Pruebas híbridas: realice pruebas en línea y fuera de línea al mismo tiempo para evaluar conjuntamente el rendimiento del modelo.

4.4 Implementación

La fase de implementación incluye preparativos antes de conectarse, lanzamiento del modelo, configuración del servidor, monitoreo del modelo y otros enlaces.

Trabajo de preparación antes de conectarse: incluida la preparación de datos, la preparación del entorno de capacitación, la preparación de los recursos del servidor, etc.
Publicación de modelos: publique el modelo entrenado en el servidor para que los usuarios lo llamen.
Configure el servidor: instale el software y los modelos necesarios en el lado del servidor y configure los parámetros del servidor.
Monitoreo del modelo: verifique periódicamente el estado de salud del modelo y resuelva situaciones anormales de manera oportuna.

5. Dirección del desarrollo futuro

Todavía quedan muchas direcciones de mejora para el sistema de chatbot basado en el modelo Seq2seq.

Sistema de diálogo de múltiples turnos: el modelo Seq2seq actual solo admite diálogo de un solo turno. El sistema de diálogo de rondas múltiples basado en el modelo Seq2seq puede lograr funciones más ricas, como comprender las demandas de los usuarios, ayudarlos a resolver problemas, hacer sugerencias y guiar a los usuarios en la compra de bienes, etc.
Sistemas multidominio: el modelo Seq2seq actual solo es adecuado para el dominio de conversación. Un sistema multidominio basado en el modelo Seq2seq puede construir múltiples modelos y entrenar diferentes modelos de acuerdo con las necesidades del usuario en diferentes campos para lograr funciones de diálogo más flexibles y diversas.
Estrategia de diálogo: el modelo Seq2seq actual solo utiliza estrategias de generación basadas en reglas, que no pueden tener en cuenta completamente las necesidades especiales de los usuarios. Los sistemas de robots de chat basados en el modelo Seq2seq también pueden introducir métodos de aprendizaje estadístico para implementar estrategias de diálogo y mejorar la inteligencia del sistema.

6. Apéndice Preguntas y respuestas frecuentes

P: ¿Qué es el "diálogo de dominio abierto"?

R: "Open Domain Conversation" (ODConv) es una forma de sistema de diálogo de múltiples turnos. En el sistema de diálogo, los usuarios pueden comunicarse con robots sobre cualquier tema, como reseñas de restaurantes, resúmenes de noticias, recomendaciones musicales, etc.

P: ¿Por qué necesitamos preparar datos?

R: La preparación de datos es una parte importante del sistema de diálogo y el primer paso en el modelado de datos. Primero, identifique las fuentes de datos y recopile datos conversacionales. En segundo lugar, los datos recopilados se limpian, analizan y convierten a un formato legible por máquina. Finalmente, el modelado se realiza mediante algoritmos de aprendizaje automático.

P: ¿Qué es el modelo Seq2seq?

R: El modelo Seq2seq es un modelo típico de estructura codificador-decodificador. Es un tipo de modelo de red neuronal que puede convertir secuencias de entrada en secuencias de salida. Consta principalmente de dos partes: codificador y decodificador. La tarea del codificador es codificar la secuencia de entrada en un vector de contexto de dimensión fija, y el decodificador utiliza el vector de contexto para generar la secuencia de salida.