来谈谈那些很棒的检索式Chatbots论文（二）

作者：LeonMao

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https://zhuanlan.zhihu.com/p/65143297

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上一篇文章写到了SMN模型，如果有兴趣的话大家可以看看，先放上链接~

来谈谈那些很棒的检索式Chatbots论文（一）

LeonMao：来谈谈那些很棒的检索式Chatbots论文（一） zhuanlan.zhihu.com

今天和大家分享的是百度在2018年ACL上的一篇论文，同样是检索式对话系统领域上一篇很棒论文，下面就开始进入主题吧~

DAM（Deep Attention Matching Network）

18年一件很火的事件就是bert的出现，其中bert的结构用的是Transformer的Encoder层，而Transformer同样出自于一篇很出名的论文：Attention is all you need，为什么要提到这个，因为DAM就是用到Transformer的部件去实现的，如果大家对Transformer不太熟悉，强烈建议看看这个博客（这个博客写得真的好，可视化的教学，真心安利一波），熟悉了Transformer之后再看DAM会快许多~

DAM的论文全称为：Multi-Turn Response Selection for Chatbots with Deep Attention Matching Network ，首先放出该论文及其源码：

https://aclweb.org/anthology/P18-1103 aclweb.org

baidu/Dialogue github.com

除此之外，大家可以去2018ACL的官网找下，里面有作者分享这篇论文的视频~看完论文后有一种很纯粹的感觉，因为论文用了纯注意力机制去做检索式的Chatbots

Introduction

文章的灵感来自于Transformer，它把Transformer里面的注意力机制运用到模型之中。文章中谈到，捕获response和utterances之间不同粒度的匹配信息是检索式多轮对话的关键，但是在这之前的模型，只考虑了表面的文本关联性（surface text relevance），而且之前的模型用RNN去抽取特征。

而文章中用Transformer的部件替代RNN，去抽取文本的更多层次，更多粒度的信息，从而得到response和utterances之间潜在的语义上的关联。那具体怎么做呢？文章将Transformer里的注意力机制拓展成两种方式：

• self-attention

• cross-attention

在这里默认大家熟悉Transformer结构，self-attention其实就是Transformer的Encoder层（没有用Multi-Head），其中  、  、  都是一样的，要么都是response、要么都是utterance。从word embedding开始堆叠self-attention层，每一层self-attention层抽取一种粒度的表示，不同层就抽取了不一样的表示，从而获得句子多粒度的表示。

而cross-attention结构上还是Transformer的Encoder层，只不过输入不一样了。其中  是response（utterance），而 、 是utterance（response）。这样做的话，其实就像用response去表示utterance，用utterance去表示response，从而为response和utterance做匹配提供更多的信息。

Model Overview

DAM的结构

上图就是DAM的模型结构，第一次看这个图感觉好好看，我记得在dstc7的Workshop里，有篇论文的图也好好看，emmm，貌似偏题了。说回正题，模型结构如图所示。

首先response和context中每个utterance通过self-attention层获得不同的表示，拿结构图来说，堆叠了两层self-attention层，即每句话都有两种不同粒度的表示，加上一开始的word embedding表示，每句话一共有三种表示。接着和SMN模型的框架相似，response和每个utterance做匹配，形成2D的匹配矩阵。

而匹配矩阵有两种，分别是  和  ，其中就是用刚刚得到的三种表示分别匹配形成的；而就相对复杂点，先将三种表示分别输入cross-attention层，从而得到另外三种不同的表示，再用这新的表示分别做匹配。所以在结构图中可以看到，每个utterance和response匹配后，总共得到六种匹配矩阵~

紧接着就是将得到的所有矩阵进行组合，然后进行3d卷积和池化操作，在连接线性层得到一个最终的匹配分数，以上就是整个DAM模型的大致流程。

模型可以划分为Representation、Matching、Aggregation这三个部分，接下来将按该顺序详细讲述模型的公式，因为attention层在模型中有着举足轻重的地位，也为了在讲述Representation、Matching的时候更清晰，首先具体介绍下attention层。

Attentive Module

这就是self-attention层和cross-attention层的真面目了~是的，在前面我也说过，self-attention层和cross-attention层的结构都是相同的，只是输入不一样。将图中的query、key、value用  、、表示：

、  、  ，其中  表示句子里面词的维度表示，在具体实验当中，词的维度为200。不同于Transformer的Encoder层，这个attentive module没有用到Multi-Head结构（可以看成用了One-Head），所以一开始不用做维度的变化。

接下来的话就和Transformer的Encoder很像了，首先就是做Scaled Dot-Product Attention（图中蓝色的Attention），然后做Weighted Sum操作，具体公式如下：

 （Attention操作）

 （Weighted Sum操作）

接着就是图中的Sum&Norm操作，Sum就是将  和  做加和（类似于残差连接），然后通过一层layer normalization层，以防止梯度消失或梯度爆炸，因为论文中没有具体公式，我就用类似的表达，相关公式如下：

 （Sum&Norm操作）

然后将  输入到feed-forward层里，feed-forward层（FFN）的具体公式如下：

 （Feed-Forward操作）

在这里，我将feed-forward层的输出表示为  ，最后，继续做Sum&Norm操作（残差连接加layer normalization），因为论文中也没有具体公式，我同样用类似的表达，相关公式如下：

 （第二个Sum&Norm操作）

至此，就能得到最后的输出，有了以上Attentive Module的介绍，以后将会用： 表示整个attention层。

Representation

首先，将response和utterances分别用  和  表示，经过word embedding后，则分别表示为：

其中  代表句子中每个词的维度表示，在实际试验中，作者用了word2vec去生成词向量，词向量的维度为200。接着就用上了刚刚介绍的Attentive Module，这里又可以称为self-attention层，因为  、  、  都是相同的。通过堆叠self-attention层，从而获得不同粒度的表示。具体的公式如下：

最后每个句子（response和utterances）都会获得L+1种表示，即和。其中L是self-attention的层数，+1是算上一开始word embedding的表示。

Utterance-Response Matching

得到和后，就可以做response和utterance之间的匹配了。response和utterance之间的匹配矩阵有两种，分别是  和  。 是直接用和分别做匹配形成的，具体公式如下：

而  则需要将、输入cross-attention层，得到和  ，再分别做匹配形成，具体公式如下：

Aggregation

在得到 和 后，就需要将它们聚合起来，文章的做法是将所有的2D匹配矩阵聚合成一个大的3D匹配图像  ，具体的聚合方法就是将 和 所有的矩阵排列起来，所以就增加了一个维度，新的维度（可以称之为深度）大小是  ，具体公式如下：

 ，其中  可以表示为：

聚合成3D匹配图像后，文章中采用了两次的3D卷积和最大池化去提取特征，在实际试验中，第一次3D卷积的输入通道数为，输出通道数为32，卷积核的大小是[3,3,3]，步幅为[1,1,1]，最大池化层的核大小是[3,3,3]，步幅为[3,3,3]；第二次3D卷积的输入通道数为32，输出通道数为16，卷积核的大小是[3,3,3]，步幅为[1,1,1]，最大池化层的核大小是[3,3,3]，步幅为[3,3,3]。

通过卷积和池化提取到特征后（用  表示提取后的特征），后面接一层线性层将维度转化成1，用来表示匹配的分数，具体公式如下：

到此为止，已经将整个模型的具体公式介绍完毕了，整个模型的结构和流程也可以通过公式去慢慢了解。

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后续会补充下论文的实验和对模型的相关分析~