论文略读 | Hybrid Code Networks: practical and efficient end-to-end dialog control with supervised and r

1. 传统端到端学习的弊端：

• 数据驱动型，需要海量数据来学习简单的行为数据驱动型，需要海量数据来学习简单的行为
• 领域迁移时，无法加入领域先验知识

本文提出的HCN（端到端，任务型），不仅可以保留对话状态的潜在表示，还能显著减少训练数据量（结合监督学习和强化学习来优化），同时获得satte-of-art的性能。

2. 端到端和pipeline的对比：

• pipeline需要经过 NUL，DST，动作策略选择和NLG等模块，模块之间的依赖会增加复杂性，并且每个模块都需要专门的标签。而RNN可以推断出潜在的状态表示，不再需要state标签。
• 但端到端的方法缺乏注入领域知识和约束的一般机制，比如仅仅需要几行代码的约束，在RNN个需要上千个对话才能学习到。

本文提出的HCN网络，除了可以学习RNN外，还允许开发人员通过软件和动作模板表示领域知识。既保留了端到端可训练性的优势，又能够实现较少的训练数据量。另外，通过改变梯度更新，可以通过监督学习或者强化学习来训练神经网络（？？）

3. 文章结构：

• 第二节描述了模型
• 第三节将模型与相关工作进行对比
• 第四节将HCN应用于bAbI对话数据集
• 第五节将HCN应用于真实客户支持域
• 第六节说明了如何通过强化学习优化HCN
• 第七节总结

4. 模型组成

• RNN
• domain-specific software
• domain-specific action templates
• a conventional entity extraction module（识别文本中的entity mentions??）

RNN和开发代码都用来保持state，每个动作模板可以使文本通信或者是API调用。模型如下图。

流程：

• 用户输入话语时，循环开始(1)
• 话语用多种方式表现出来，首先构建BOW词袋向量（2）
• 然后用预训练的词向量实现语句嵌入（3）
• 之后通过实体提取模块提取实体，例如将“Jennifer Jones”识别为实体（4）
• 再将文本和实体传递给开发者提供的“Entity tracking”代码，用来管理实体，例如将文本“Jennifer Jones”映射到数据库中的特定行（5）该代码可以选择性地返回“动作掩码”，指示在当前时间步长允许的动作，作为位向量。例如，如果尚未识别目标电话号码，则可以屏蔽用于发出电话呼叫的API动作。它还可以选择性地返回“上下文特征”，这些特征是开发人员认为可用于区分动作的特征，例如当前存在哪些实体以及哪些实体不存在
• 来自步骤（1）-（5）的特征组件被连接以形成特征向量（6），传递给RNN（LSTM或GRU）
• RNN计算隐藏状态（向量），其被保留用于下一个时间步（8）
• 同时该隐藏向量被传递到具有softmax**的Dense层，该层输出维度等于系统action templates数量，即输出一个在action templates上的概率分布（9）
• 接下来，动作掩码被应用为逐元素乘法，并且将结果归一化为一个概率分布（10），这使得非法动作概率为0（如上文提到的电话）
• 从得到的分布（11），选择动作（12）。当RL处于活动状态时，需要进行探索，即在分布中取一个样本，而RL not active时，选择最好的动作即最高概率的动作
• 将选择的action传递给“Entity output” 代码，该代码可以替换实体（13）并生成完整形式的操作 ， - 例如，映射模板 “,right?” 到 “Seattle, right?”
• 在（14）中，控制分支取决于动作的类型：如果它是API动作，则调用开发者代码中的相应API调用（15） - 例如，向用户呈现丰富内容
• API可以充当传感器并返回与对话框相关的特征，因此可以在下一个时间步将它们添加到特征向量中（16）
• 如果动作是文本，则将其呈现给用户（17），然后重复循环
• 所采取的行动在下一个时间步长中作为特征提供给RNN（18）

5. 前期工作对比

• 和pipeline以及相关工作相比，之前已有工作将Policy选择用前馈神经网络来完成，但是这里的策略是人工设定的，即通过DST将观察到的对话历史汇总为状态特征，这需要专门的设计和label。
• 相比之下，HCN使用RNN自动推断出状态的表示。为了提高学习效率，HCN使用外部的轻量级流程来跟踪实体值，但策略并不严格依赖于它，若对话文本中不存在明显上下文，例如数据库状态，则可以将其编码为RNN的上下文特征
• 第二个近期工作是应用RNN来学习端到端模型，从对话历史直接映射到词序列，通过添加特殊的API调用，将数据库输出枚举为一系列令牌，然后使用memory network学习RNN，将这些系统应用于任务型对话。
• HCN仍使用RNN来累积对话状态并选择动作，但HCN使用的是开发人员提供的操作模板，降低了学习复杂性。同时首次引入了强化学习。

6. 监督学习评估I

（1）编写了特定的应用于域的代码

• 首先，对于实体提取（步骤4），使用了一个简单的字符串匹配，匹配预定义的实体名称列表，即数据库中可用的餐馆列表
• 其次，在上下文更新（步骤5）中，编写了跟踪实体的简单逻辑。当用户输入中识别出实体时，直接覆盖之前的值。比如第一轮中识别出price==cheap,第三轮中识别出price==expensive，则重写价格值，此时code保存price==expensive
• 第三，系统操作（system action）被模板化，即回复由模板生成，例如，“<name> is a nice restaurant in the <location> of town in the <price> price range”，其中任务5有16个模板，任务6有58个模板
• 第四，当数据库结果被接收到实体状态时，它们按照评级排序
• 最后，创建了一个动作掩码，它编码了常识依赖。这些是基于实体值的存在而实现为简单的if-then规则：例如，如果满足前置条件，则仅允许API调用; 如果已收到数据库结果，则仅提供餐厅; 如果实体已知，则不再询问。

（2）实验配置

• 用上述辅助代码在训练集上训练HCN，其中RNN使用了LSTM，optimizer=AdaDelta，hidden units = 128 , epochs = 12。语句嵌入采用对文字嵌入的平均，用word2vec在web data上训练了一个300维的文字向量。word embeddings在LSTM训练时是静态的，不更新。每个对话形成一个mini_batch，训练损失是分类交叉熵。
• 测试实验：四个对比实验，有没有utterance embeddings，有没有action mask。
• 测试数据：average turn accuracy–用网络预测和实际的system action做对比，匹配则认为准确；dialog accuracy–对话的所有turn都正确。

（3）对比实验

• baseline:
  
  baseline是之前纯粹用seq2seq模型或者纯粹手工规则的方法，相比之下，HCN是手工编写规则+学习模型的混合体。
  对比如上图，注意，由于Task5是使用规则生成的模拟数据，纯规则方法可以得到完美的准确度（100%），领域知识的添加极大地简化了学习任务，使HCN也能达到100%；而在Task6上，单独的规则表现不佳，HCN优于过去的模型。
• curve
  
  为了防止训练顺序带来的偏置，每5轮随机一次数据集顺序。图2（a）可以看到，在Task5中，动作掩码和话语嵌入大大减少了训练数据量（曲线在横轴较小时，准确率已经较高了）。在Task6中，话语嵌入的优势不是很明显。
  实验中还发现，训练集和测试集之间存在若干系统差异。实际上，DSTC2故意对训练和测试集使用不同的对话策略，而我们的目标是模仿训练集中的策略。尽管如此，可以看到HCN效果比较好，而且大大减少了数据量，这在实际环境中很重要。

6. 监督学习评估II

很纯手工方法的对比，从公司客户支持对话系统中获取日志，该系统使用了一个复杂的基于规则的对话管理器（对比）。对该数据集进行处理后，生成的数据集包含完整的和部分（如果提供的解决方案没有满足用户需求，则将其改为正确的并从此部分截断作为训练数据）对话的混合，涉及“重置密码”和“无法访问账户”。数据集状况如下

纯粹依赖于RNN来驱动对话。由于没有足够的数据用于验证，所以进行训练直到在训练集上达到100%的准确度或者达到200个epochs。由于数据集的不平衡，通过比较HCN和rule-based系统在对话中哪个先出现错误作为对比实验度量，如下图。

当△P>0时，表示HCN产生更多连续的句子。对所有的实验运行5次，每次都将数据集乱序，结果如下图所示，

大约在30个对话数据后，HCN的性能超过了基于规则的系统。HCN相比于pipeline没有，显式状态追踪。

7.强化学习

上面介绍了引用SL来训练LSTM。一旦系统大规模操作，与大量用户交互，系统希望继续使用强化学习进行自主学习。使用RL，每轮都会得到一个reward，agent探索不同情况下的不同行为序列，并进行调整以最大化奖励，即回报return，表示为G。
本文使用了policy gradient方法，在此RL方法中，模型π由w参数化，在每一步对每个选择哪个sample有一个输出。在轨迹的末尾（即对话末尾），计算该轨迹的回报G，并且计算模型采用该动作的概率分布，然后采用与回报成比例的梯度来调整权重w，调整公式如下：

其中α是学习率; at是在时间t时采取的行动,ht是时间t的对话历史; G是对话的回报(return)，▽xF是F相对于x的雅克比行列式，b是下面描述的基线;
使用LSTM+AdDelta，有32个隐藏单元，每次对话后都会用RL进行策略更新。（后面懵逼了，大概就是一边SL一边RL，还可以将RL的加入到train set中？）

8.总结

• 就是可以加 software和端到端，减少了训练数据量；还可以将SL和RL结合？
• 是不是说，因为加了software手动指定的规则，减少了端到端的训练数据量，但是DST还是用端到端，不用显式追踪？和End-to-end dialog有什么区别呢？
  End-to-end dialog使用了memory network。
• 数据集分别用了 dialog-bAbI，自己公司的故障排除代码和名称拨号域模拟对话数据。
• 代码实现（搬运工）：https://github.com/johndpope/hcn
• 任务型端到端对话系统5篇论文总结（17年前-参考）：https://www.jianshu.com/p/4aebac7e3bb9