msg_reply

智能留言回复

您见过或使用过 Google 智能回复吗？它是一项为用户消息提供自动回复建议的服务。见下文。

这是基于检索的聊天机器人的一个有用应用。想一想。我们有多少次发短信，比如“谢谢” 、 “嘿”或“稍后见” ？在这个项目中，我们构建了一个简单的消息回复建议系统。

奎平公园
Yj Choe 进行代码审查

同义词组

• 我们需要设置要显示的建议列表。自然，首先考虑频率。但是那些含义相似的短语又如何呢？例如，是否应该非常感谢您并希望得到独立对待？我们不这么认为。我们想将它们分组并保存我们的位置。如何？我们使用平行语料库。 “非常感谢”和“谢谢”很可能被翻译成相同的文本。基于这个假设，我们构建了具有相同翻译的英语同义词组。

模型

我们微调 Huggingface 的 Bert 预训练模型以进行序列分类。其中，一个特殊的起始标记[CLS]存储了句子的全部信息。附加额外层将压缩信息投射到分类单元（此处为 100）。

数据

• 我们使用 OpenSubtitles 2018 西班牙语-英语平行语料库来构建同义词组。 OpenSubtitles 是翻译电影字幕的大型集合。 en-es 数据由超过 61M 的对齐行组成。
• 理想情况下，训练需要一个（非常）大的对话语料库，但我们未能找到。我们使用康奈尔大学电影对话语料库。它由 83,097 个对话或 304,713 行台词组成。

要求

• 蟒蛇>=3.6
• tqdm>=4.30.0
• 火炬>=1.0
• pytorch_pretrained_bert>=0.6.1
• nltk>=3.4

训练

• 步骤 0. 下载 OpenSubtitles 2018 西班牙语-英语并行数据。

 bash download.sh

• 步骤 1. 从语料库构建同义词组。

 python construct_sg.py

• 步骤 2. 制作 phr2sg_id 和 sg_id2phr 字典。

 python make_phr2sg_id.py

• 步骤 3. 将单语英语文本转换为 ids。

 python encode.py

• 步骤 4. 创建训练数据并将其保存为 pickle。

 python prepro.py

• 第 5 步：训练。

 python train.py

测试（演示）

• 下载并提取预训练模型并运行以下命令。

 python test.py --ckpt log/9500_ACC0.1.pt

笔记

• 训练损失缓慢但稳定地减少。
• 评估数据的 Accuracy@5 为 10% 至 20%。
• 对于实际应用，需要更大的语料库。
• 不确定电影剧本与消息对话有多少相似之处。
• 需要更好的构建同义词组的策略。
• 基于检索的聊天机器人是一种现实的应用程序，因为它比基于生成的聊天机器人更安全、更容易。