斯坦福NLP课程 | 第15讲 - NLP文本生成任务

作者：韩信子@ShowMeAI，路遥@ShowMeAI，奇异果@ShowMeAI
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ShowMeAI为斯坦福CS224n《自然语言处理与深度学习(Natural Language Processing with Deep Learning)》课程的全部课件，做了中文翻译和注释，并制作成了GIF动图！视频和课件等资料的获取方式见文末。

引言

概要

Recap what we already know about NLG / NLG要点回顾
More on decoding algorithms / 解码算法
NLG tasks and neural approaches to them / NLG任务及其神经网络解法
NLG evaluation: a tricky situation / NLG评估：一个棘手的情况
Concluding thoughts on NLG research, current trends, and the future / NLG研究的一些想法，目前的趋势，未来的可能方向

1.语言模型与解码算法知识回顾

Section 1: Recap: LMs and decoding algorithms

1.1 自然语言生成(NLG)

自然语言生成指的是我们生成 (即写入) 新文本的任何任务
NLG 包括以下内容：
- 机器翻译
- 摘要
- 对话 (闲聊和基于任务)
- 创意写作：讲故事，诗歌创作
- 自由形式问答 (即生成答案，从文本或知识库中提取)
- 图像字幕

1.2 要点回顾

（语言模型相关内容也可以参考ShowMeAI对吴恩达老师课程的总结文章深度学习教程 | 序列模型与RNN网络）

语言建模是给定之前的单词，预测下一个单词的任务：

Pleft(y_{t} mid y_{1}, ldots, y_{t-1}right)

一个产生这一概率分布的系统叫做语言模型 (LM)
如果系统使用 RNN，则被称为 RNN-LM

条件语言建模是给定之前的单词以及一些其他 (限定条件) 输入 x，预测下一个单词的任务：

Pleft(y_{t} mid y_{1}, dots, y_{t-1}, xright)

条件语言建模任务的例子：
- 机器翻译 x = source sentence, y = target sentence
- 摘要 x = input text, y = summarized text
- 对话 x = dialogue history, y = next utterance

训练一个(条件)RNN语言模型

这是神经机器翻译中的例子
在训练期间，我们将正确的 (又名引用) 目标句子输入解码器，而不考虑解码器预测的。这种训练方法称为 Teacher Forcing

解码算法

问题：训练条件语言模型后，如何使用它生成文本？
答案：解码算法是一种算法，用于从语言模型生成文本
我们了解了两种解码算法
- 贪婪解码
- 集束搜索

贪婪解码

一个简单的算法
在每一步中，取最可能的单词 (即 argmax)
将其用作下一个单词，并在下一步中将其作为输入提供
继续前进，直到产生 <text{END}> 或达到某个最大长度
由于缺乏回溯，输出可能很差 (例如，不合语法，不自然，荒谬)

集束搜索解码

一种旨在通过一次跟踪多个可能的序列，找到高概率序列 (不一定是最佳序列) 的搜索算法
核心思路：在解码器的每一步，跟踪 k 个最可能的部分序列 (我们称之为假设)
- k 是光束大小
达到某个停止标准后，选择概率最高的序列 (考虑一些长度调整)

束搜索解码

Beam size = k = 2
Blue numbers=score

1.3 旁白：《西部世界》使用的是集束搜索吗？

1.4 改变beam size k有什么影响？

小的 k 与贪心解码有类似的问题 (k = 1 时就是贪心解码)
- 不符合语法，不自然，荒谬，不正确
更大的 k 意味着考虑更多假设
- 增加 k 可以减少上述一些问题
- 更大的 k 在计算上更昂贵
- 但增加 k 可能会引入其他问题：
  - 对于NMT，增加 k 太多会降低 BLEU 评分(Tu et al, Koehnet al)，这主要是因为大 k 光束搜索产生太短的翻译 (即使得分归一化)
- 在闲聊话等开放式任务中，大的 k 会输出非常通用的句子 (见下一张幻灯片)

1.5 光束大小对聊天对话的影响

低 beam size
- 话题更相关但是没有意义的
- 语法差，重复的
高 beam size
- 结果更保险
- 回答更 正确
- 但它更泛，主题相关性弱一些

1.6 基于采样的解码

纯采样
- 在每个步骤 t，从概率分布 P_t 中随机抽样以获取下一个单词
像贪婪的解码，但是，是采样而不是 argmax
Top-n 采样
- 在每个步骤 t，从 P_t 的前 n 个最可能的单词中，进行随机采样
- 与纯采样类似，但截断概率分布
- 此时，n = 1 是贪婪搜索，n = V 是纯采样
- 增加 n 以获得更多样化 / 风险的输出
- 减少 n 以获得更通用 / 安全的输出
这两者都比光束搜索更有效率，不用关注多个假设

1.7 Softmax temperature

回顾：在时间步 t，语言模型通过对分数向量 s in mathbb{R}^{|V|} 使用 softmax 函数计算出概率分布 P_t

P_{t}(w)=frac{exp left(s_{w}right)}{sum_{w^{prime} in V} exp left(s_{w^{prime}}right)}

可以对 softmax 函数时候用温度超参数

P_{t}(w)=frac{exp left(s_{w} / tauright)}{sum_{w^{prime} in V} exp left(s_{w^{prime}} / tauright)}

提高温度 tau：P_t 变得更均匀
- 因此输出更多样化 (概率分布在词汇中)
降低温度 tau：P_t 变得更尖锐
- 因此输出的多样性较少 (概率集中在顶层词汇上)

1.8 解码算法：总结

贪心解码是一种简单的译码方法；给低质量输出
Beam搜索(特别是高beam大小) 搜索高概率输出
- 比贪婪提供更好的质量，但是如果 Beam 尺寸太大，可能会返回高概率但不合适的输出(如通用的或是短的)
抽样方法来获得更多的多样性和随机性
- 适合开放式/创意代 (诗歌，故事)
- Top-n 个抽样允许控制多样性
Softmax 温度控制的另一种方式多样性
- 它不是一个解码算法！这种技术可以应用在任何解码算法。

2.NLG任务和它们的神经网络解法

2.1 摘要：任务定义

任务：给定输入文本 x，写出更短的摘要 y 并包含 x 的主要信息
摘要可以是单文档，也可以是多文档
- 单文档意味着我们写一个文档 x 的摘要 y
- 多文档意味着我们写一个多个文档 x_{1}, ldots, x_{n} 的摘要 y
- 通常 x_{1}, ldots, x_{n} 有重叠的内容：如对同一事件的新闻文章

在单文档摘要，数据集中的源文档具有不同长度和风格

Gigaword：新闻文章的前一两句 → 标题 (即句子压缩)
LCSTS (中文微博)：段落 → 句子摘要
NYT, CNN / DailyMail：新闻文章 → (多个)句子摘要
Wikihow (new!)：完整的 how-to 文章 → 摘要句子

句子简化是一个不同但相关的任务：将源文本改写为更简单 (有时是更短) 的版本

Simple Wikipedia：标准维基百科句子 → 简单版本
Newsela：新闻文章 → 为儿童写的版本

2.2 总结：两大策略

抽取式摘要 Extractive summarization
- 选择部分 (通常是句子) 的原始文本来形成摘要
  - 更简单
  - 限定性的 (无需解释)
生成式摘要 Abstractive summarization
- 使用自然语言生成技术生成新的文本
  - 更困难
  - 更多变 (更人性化)

2.3 前神经网络时代摘要抽取综述

前深度学习时期摘要系统大多是抽取式的
类似统计机器翻译系统，他们通常有一个流水线
- 内容选择 Content selection：选择一些句子
- 信息排序 Information ordering：为选择的句子排序
- 句子实现 Sentence realization：编辑并输出句子序列例如，简化、删除部分、修复连续性问题
Diagram credit: Speech and Language Processing, Jurafsky and Martin
前神经网络时代的内容选择算法
- 句子得分函数可以根据
  - 主题关键词，通过计算如 tf-idf 等
  - 特性，例如这句话出现在文档的哪里
图算法将文档为一组句子(节点)，每对句子之间存在边
- 边的权重与句子相似度成正比
- 使用图算法来识别图中最重要的句子

2.4 综述生成评估：ROUGE

类似于 BLEU，是基于 n-gram 覆盖的算法，不同之处在于：

没有简洁惩罚
基于召回率 recall，BLEU 是基于准确率的
- 可以说，准确率对于机器翻译来说是更重要的 (通过添加简洁惩罚来修正翻译过短)，召回率对于摘要来说是更重要的 (假设你有一个最大长度限制)，因为需要抓住重要的信息
- 但是，通常使用 F1 (结合了准确率和召回率)
ROUGE: A Package for Automatic Evaluation of Summaries, Lin, 2004
http://www.aclweb.org/anthology/W04-1013

BLEU 是一个单一的数字，它是 n=1，2，3，4n-grams 的精度的组合
每 n-gram 的 ROUGE 得分分别报告
最常见的报告ROUGE得分是
- ROUGE-1：unigram单元匹配
- ROUGE红-2：bigram二元分词匹配
- ROUGE-L：最长公共子序列匹配
现在有了一个方便的 ROUGE 的 Python 实现

2.5 神经摘要生成 (2015年-至今)

2015：Rush et al. publish the first seq2seq summarization paper
单文档摘要摘要是一项翻译任务！
因此我们可以使用标准的 seq2seq attention 神经机器翻译方法
A Neural Attention Model for Abstractive Sentence Summarization, Rush et al, 2015
https://arxiv.org/pdf/1509.00685.pdf

自2015年以来，有了更多的发展
- 使其更容易复制
  - 也防止太多的复制
- 分层 / 多层次的注意力机制
- 更多的全局 / 高级的内容选择
- 使用 RL 直接最大化 ROUGE 或者其他离散目标 (例如长度)
- 复兴前深度学习时代的想法 (例如图算法的内容选择)，把它们变成神经系统

Seq2seq attention systems 善于生成流畅的输出，但是不擅长正确的复制细节 (如罕见字)
复制机制使用注意力机制，使seq2seq系统很容易从输入复制单词和短语到输出
- 显然这是非常有用的摘要
- 允许复制和创造给了一个混合了抽取 / 抽象式的方法

有几篇论文提出了复制机制的变体：
- Language as a Latent Variable: Discrete Generative Models for Sentence Compression, Miao et al, 2016
  - https://arxiv.org/pdf/1609.07317.pdf
- Abstractive Text Summarization using Sequence-to-sequence RNNs and Beyond, Nallapati et al, 2016
  - https://arxiv.org/pdf/1602.06023.pdf
- Incorporating Copying Mechanism in Sequence-to-Sequence Learning, Gu et al, 2016
  - https://arxiv.org/pdf/1603.06393.pdf

在每一步上，计算生成下一个词汇的概率 P_{gen}，最后的分布是生成 (词汇表) 分布和copying (注意力) 分布的一个混合分布
Get To The Point: Summarization with Pointer-Generator Networks, See et al, 2017
https://arxiv.org/pdf/1704.04368.pdf

复制机制的大问题
- 他们复制太多！
  - 主要是长短语，有时甚至整个句子
一个原本应该是抽象的摘要系统，会崩溃为一个主要是抽取的系统
另一个问题
- 他们不善于整体内容的选择，特别是如果输入文档很长的情况下
- 没有选择内容的总体战略

回忆：前深度学习时代摘要生成是不同阶段的内容选择和表面实现 (即文本生成)
标准 seq2seq attention 的摘要系统，这两个阶段是混合在一起的
- 每一步的译码器(即表面实现)，我们也能进行词级别的内容选择(注意力)
- 这是不好的：没有全局内容选择策略
一个解决办法：自下而上的汇总

2.6 自下而上的摘要生成

内容选择阶段：使用一个神经序列标注模型来将单词标注为 include / don’t-include
自下而上的注意力阶段：seq2seq attention 系统不能处理 don’t-include 的单词 (使用 mask)
简单但是非常有效！
- 更好的整体内容选择策略
- 减少长序列的复制 (即更摘要的输出)
  - 因为长序列中包含了很多 don’t-include 的单词，所以模型必须学会跳过这些单词并将那些 include 的单词进行摘要与组合

2.7 基于强化学习的神经网络摘要生成

核心思路：使用 RL 直接优化 ROUGE-L
- 相比之下，标准的最大似然 (ML) 训练不能直接优化 ROUGE-L，因为它是一个不可微函数
有趣的发现
- 使用RL代替ML取得更高的ROUGE分数，但是人类判断的得分越低
混合模型最好！

2.8 对话系统

对话 包括各种各样的设置

面向任务的对话
- 辅助 (如客户服务、给予建议，回答问题，帮助用户完成任务，如购买或预订)
- 合作 (两个代理通过对话在一起解决一个任务)
- 对抗 (两个代理通过对话完成一个任务)
社会对话
- 闲聊 (为了好玩或公司)
- 治疗 / 精神健康

2.9 前/后神经网络时期对话系统

由于开放式自由 NLG 的难度，前深度学习时代的对话系统经常使用预定义的模板，或从语料库中检索一个适当的反应的反应
摘要过去的研究，自2015年以来有很多论文将seq2seq方法应用到对话，从而导致自由对话系统兴趣重燃
一些早期 seq2seq 对话文章包括
- A Neural Conversational Model, Vinyals et al, 2015
  - https://arxiv.org/pdf/1506.05869.pdf
- Neural Responding Machine for Short-Text Conversation, Shang et al, 2015
  - https://www.aclweb.org/anthology/P15-1152

2.10 基于Seq2Seq的对话

（seq2seq相关内容也可以参考ShowMeAI的NLP教程NLP教程(6) - 神经机器翻译、seq2seq与注意力机制，以及对吴恩达老师课程的总结文章深度学习教程 | Seq2Seq序列模型和注意力机制）

然而，很快就发现，标准 seq2seq attention 的方法在对话 (闲聊) 任务中有严重的普遍缺陷
- 一般性/无聊的反应
- 无关的反应(与上下文不够相关)
- 重复
- 缺乏上下文(不记得谈话历史)
- 缺乏一致的角色人格

2.11 无关回答问题

问题：seq2seq 经常产生与用户无关的话语
- 要么因为它是通用的 (例如 我不知道 )
- 或因为改变话题为无关的一些事情
一个解决方案：不是去优化输入 S 到回答 T 的映射来最大化给定 S 的 T 的条件概率，而是去优化输入 S 和回复 T 之间的最大互信息Maximum Mutual Information (MMI)，从而抑制模型去选择那些本来就很大概率的通用句子

log frac{p(S, T)}{p(S) p(T)}

hat{T}=underset{T}{arg max }{log p(T | S)-log p(T)}

2.12 一般性/枯燥的回答问题

简单的测试修复
- 直接在集束搜索中增大罕见字的概率
- 使用抽样解码算法而不是Beam搜索
条件修复
- 用一些额外的内容训练解码器 (如抽样一些内容词并处理)
- 训练 retrieve-and-refine(检索并调优) 模型而不是 generate-from-scratch(从头生成) 模型
  - 从语料库采样人类话语并编辑以适应当前的场景
  - 这通常产生更加多样化/人类/有趣的话语！

2.13 重复回答问题

简单的解决方案
- 直接在集束搜索中禁止重复n-grams
- 通常非常有效
更复杂的解决方案
- 在seq2seq中训练一个覆盖机制，这是客观的，可以防止注意力机制多次注意相同的单词
- 定义训练目标以阻止重复
  - 如果这是一个不可微函数生成的输出，然后将需要一些技术例如 RL 来训练

2.14 缺少一致的人物角色问题

2016年，李等人提出了一个 seq2seq 对话模式，学会将两个对话伙伴的角色编码为嵌入
- 生成的话语是以嵌入为条件的

最近有一个闲聊的数据集称为 PersonaChat，包括每一次会话的角色 (描述个人特质的5个句子的集合)
- 这提供了一种简单的方式，让研究人员构建 persona-conditional 对话代理

2.15 谈判对话

2017年，Lewis et al 收集谈判对话数据集
- 两个代理协商谈判对话 (通过自然语言) 如何分配一组项目
- 代理对项目有不同的估值函数
- 代理人会一直交谈直到达成协议

他们发现用标准的最大似然 (ML) 来训练 seq2seq 系统的产生了流利但是缺乏策略的对话代理
和 Paulus 等的摘要论文一样，他们使用强化学习来优化离散奖励 (代理自己在训练自己)
RL 的基于目的的目标函数与 ML 目标函数相结合
潜在的陷阱：如果两两对话时，代理优化的只是RL目标，他们可能会偏离英语

在测试时，模型通过计算 rollouts，选择可能的反应：模拟剩余的谈话和预期的回报

2018年，Yarats 等提出了另一个谈判任务的对话模型，将策略和 NLG 方面分开
- 每个话语 x_t 都有一个对应的离散潜在变量 z_t
- z_t 学习成为一个很好的预测对话中的未来事件的预测器 (未来的消息，策略的最终收获)，但不是 x_t 本身的预测器
- 这意味着 z_t 学会代表 x_t 对对话的影响，而不是 x_t 的 words
- 因此 z_t 将任务的策略方面从 NLG方面分离出来
这对可控制性、可解释性和更容易学习策略等是有用的

2.16 会话问答：CoQA

一个来自斯坦福 NLP 的新数据集
任务：回答关于以一段对话为上下文的文本的问题
答案必须写摘要地(不是复制)
QA / 阅读理解任务，和对话任务

2.17 故事述说

神经网络讲故事的大部分工作使用某种提示
- 给定图像生成的故事情节段落
- 给定一个简短的写作提示生成一个故事
- 给定迄今为止的故事，生成故事下个句子(故事续写)
- 这和前两个不同，因为我们不关心系统在几个生成的句子上的性能
神经故事飞速发展
- 第一个故事研讨会于 2018 年举行
- 它举行比赛 (使用五张图片的序列生成一个故事)

2.18 从图像生成故事

有趣的是，这并不是直接的监督图像标题。没有配对的数据可以学习。

问题：如何解决缺乏并行数据的问题
回答：使用一个通用的 sentence-encoding space
Skip-thought 向量是一种通用的句子嵌入方法
- 想法类似于我们如何学通过预测周围的文字来学习单词的嵌入
使用 COCO (图片标题数据集)，学习从图像到其标题的 Skip-thought 编码的映射
使用目标样式语料库(Taylor Swift lyrics)，训练RNN-LM，将Skip-thought向量解码为原文
把两个放在一起

2.19 从写作提示生成故事

2018年，Fan 等发布了一个新故事生成数据集 collected from Reddit’s WritingPrompts subreddit.
每个故事都有一个相关的简短写作提示

Fan 等也提出了一个复杂的 seq2seq prompt-to-story 模型

基于卷积的模型
- 这使它的速度比基于RNN的 seq2seq 更快
封闭的多头多尺度的自注意力
- 自注意力对于捕获远程上下文而言十分重要
- 门控允许更有选择性的注意机制
- 不同的注意力头在不同的尺度上注意不同的东西——这意味着有不同的注意机制用于检索细粒度和粗粒度的信息

模型融合
- 预训练一个 seq2seq 模型，然后训练第二个 seq2seq 模型访问的第一个模型的隐状态
- 想法是，第一个 seq2seq 模型学习通用语言模型，第二个模型学习基于提示的条件

结果令人印象深刻
- 与提示相关
- 多样化，并不普通
- 在文体上戏剧性
但是
- 主要是氛围 / 描述性 / 场景设定，很少是事件 / 情节
- 生成更长时，大多数停留在同样的想法并没有产生新的想法——一致性问题

2.20 讲故事的挑战

由神经语言模型生成的故事听起来流畅…但是是曲折的，荒谬的，情节不连贯的

缺失的是什么？

语言模型对单词序列进行建模。故事是事件序列
为了讲一个故事，我们需要理解和模拟
- 事件和它们之间的因果关系结构
- 人物，他们的个性、动机、历史、和其他人物之间的关系
- 世界 (谁、是什么和为什么)
- 叙事结构(如说明 → 冲突 → 解决)
- 良好的叙事原则(不要引入一个故事元素然后从未使用它)

2.21 event2event故事生成

2.22 结构化故事生成

2.23 跟踪事件、实体、状态等

旁注：在神经 NLU (自然语言理解) 领域，已经有大量关于跟踪事件 / 实体 / 状态的工作
- 例如，Yejin Choi’s group 很多工作在这一领域
将这些方法应用到 NLG是更加困难的
- 如果缩小范围，则更可控的
- 不采用自然语言生成开放域的故事，而是跟踪状态
- 生成一个配方 (考虑到因素)，跟踪因素的状态

2.24 生成食谱时跟踪状态

过程神经网络：给定因素，生成配方指示
显式跟踪所有因素的状态，并利用这些知识来决定下一步要采取什么行动

2.25 诗歌生成：Hafez

Hafez：Ghazvininejad et al 的诗歌系统
主要思路：使用一个有限状态受体 (FSA) 来定义所有可能的序列，服从希望满足的韵律 (节拍) 约束
- 然后使用 FSA 约束 RNN-LM 的输出
例如
- 莎士比亚的十四行诗是 14 行的 iambic pentameter
- 所以莎士比亚的十四行诗的 FSA 是 ((01)^5)^{14}
- 在Beam搜索解码中，只有探索属于 FSA 的假设

全系统
- 用户提供主题字
- 得到一个与主题相关的词的集合
- 识别局部词语押韵，这将是每一行的结束
- 使用受制于 FSA 的 RNN语言模型生成这首诗
- RNN语言模型向后(自右向左)。这是必要的，因为每一行的最后一个词是固定的

在后续的一篇论文中，作者制作了系统交互和用户可控
控制方法很简单：在集束搜索中，增大具有期望特征的单词的分数

2.26 诗歌生成：Deep-speare

更多的诗歌生成的端到端方法 (lau等)
三个组件
- 语言模型
- pentameter model
- rhyme model 韵律模型……
作为一个多任务学习问题共同学习
作者发现 meter 和押韵是相对容易的，但生成的诗歌上有些缺乏 情感和可读性

2.27 NMT的非自回归生成

2018年，顾等发表了 Non-autoregressive 神经机器翻译 模型
- 意义：它不是根据之前的每个单词，从左到右产生翻译
它并行生成翻译
这具有明显的效率优势，但从文本生成的角度来看也很有趣
架构是基于Transformer 的；最大的区别是，解码器可以运行在测试时并行

3.自然语言生成NLG评估

3.1 NLG的自动评价指标

基于词重叠的指标 (BLEU，ROUGE，METROR，F1，等等)

他们不适合机器翻译
对于摘要而言是更差的评价标准，因为摘要比机器翻译更开放
- 不幸的是，与抽象摘要系统相比，提取摘要系统更受ROUGE青睐
对于对话甚至更糟，这比摘要更开放
- 类似的例子还有故事生成

3.2 单词重叠指标不利于对话

上图展示了 BLEU-2、Embedding average 和人类评价的相关性都不高

3.3 NLG的自动评价指标

Perplexity / 困惑度？
- 捕捉 LM 有多强大，但是不会告诉关于生成的任何事情 (例如，如果困惑度是未改变的，解码算法是不好的)
词嵌入基础指标？
- 主要思想：比较词嵌入的相似度 (或词嵌入的均值)，而不仅仅是重叠的单词。以更灵活的方式捕获语义
- 不幸的是，仍然没有与类似对话的开放式任务的人类判断，产生很好的联系

3.4 单词重叠指标不利于对话

3.5 NLG的自动评价指标

没有自动指标充分捕捉整体质量 (即代表人类的质量判断)
但可定义更多的集中自动度量来捕捉生成文本的特定方面
- 流利性 (使用训练好的语言模型计算概率)
- 正确的风格 (使用目标语料库上训练好的语言模型的概率)
- 多样性 (罕见的用词，n-grams 的独特性)
- 相关输入 (语义相似性度量)
- 简单的长度和重复
- 特定于任务的指标，如摘要的压缩率
虽然这些不衡量整体质量，他们可以帮助我们跟踪一些我们关心的重要品质

3.6 人工评价

人类的判断被认为是黄金标准
当然，我们知道人类评价是缓慢而昂贵的
但这些问题？
假如获得人类的评估：人类评估解决所有的问题吗？
没有！进行人类有效评估非常困难：
- 是不一致的
- 可能是不合逻辑的
- 失去注意力
- 误解了问题
- 不能总是解释为什么他们会这样做

3.7 可控聊天机器人的详细人工评估

在聊天机器人项目上工作的个人经验 (PersonaChat)
我们研究了可控性 (特别是控制所产生的话语，如重复，特异性，回应相关性和问题询问)

如何要求人的质量判断？
我们尝试了简单的整体质量 (多项选择) 问题，例如：
- 这次对话有多好？
- 这个用户有多吸引人？
- 这些用户中哪一个给出了更好的响应？
- 想再次与该用户交谈吗？
- 认为该用户是人还是机器人？
主要问题：
- 必然非常主观
- 回答者有不同的期望；这会影响他们的判断
- 对问题的灾难性误解 (例如 聊天机器人非常吸引人，因为它总是回写 )
- 总体质量取决于许多潜在因素；他们应该如何被称重和/或比较？

最终，我们设计了一个详细的人类评价体系分离的重要因素，有助于整体 chatbot 质量

发现

控制重复对于所有人类判断都非常重要
提出更多问题可以提高参与度
控制特异性 (较少的通用话语) 提高了聊天机器人的吸引力，趣味性和感知的听力能力。
- 但是，人类评估人员对风险的容忍度较低 (例如无意义或非流利的输出) 与较不通用的机器人相关联
总体度量“吸引力” (即享受) 很容易最大化 - 我们的机器人达到了近乎人性化的表现
整体度量“人性化” (即图灵测试) 根本不容易最大化 - 所有机器人远远低于人类表现
人性化与会话质量不一样！
人类是次优的会话主义者：他们在有趣，流利，倾听上得分很低，并且问的问题太少

3.8 NLG评估的可能新途径？

语料库级别的评价指标
- 度量应独立应用于测试集的每个示例，或整个语料库的函数
- 例如，如果对话模型对测试集中的每一个例子回答相同的通用答案，它应该被惩罚
评估衡量多样性安全权衡的评估指标
免费的人类评估
- 游戏化：使任务(例如与聊天机器人交谈)有趣，这样人类就可以为免费提供监督和隐式评估，作为评估指标
对抗性鉴别器作为评估指标
- 测试 NLG 系统是否能愚弄经过训练能够区分人类文本和 AI 生成的文本的识别器

4.NLG研究的一些想法，目前的趋势，未来的可能方向

4.1 NLG中令人兴奋的当前趋势

将离散潜在变量纳入 NLG
- 可以帮助在真正需要它的任务中建模结构，例如讲故事，任务导向对话等
严格的从左到右生成的替代方案
- 并行生成，迭代细化，自上而下生成较长的文本
替代 teacher forcing 的最大可能性训练
- 更全面的句子级别的目标函数 (而不是单词级别)

4.2 NLG研究

4.3 神经NLG群体正在迅速成熟

在NLP 深度学习的早期，社区主要将成功的非机动车交通方法迁移到NLG任务中。
现在，越来越多的创新 NLG 技术出现，针对非 NMT 生成环境。
越来越多 (神经) NLG 研讨会和竞赛，特别关注开放式 NLG
- NeuralGen workshop
- Storytelling workshop
- Alexa challenge
- ConvAI2 NeurIPS challenge
这些对于组织社区提高再现性、标准化评估特别有用
最大障碍是评估！

4.4 在NLG工作学到的8件事

① 任务越开放，一切就越困难
- 约束有时是受欢迎的
② 针对特定改进的目标比旨在提高整体生成质量更易于管理
③ 如果使用一个语言模型作为NLG：改进语言模型 (即困惑) 最有可能提高生成质量
- 但这并不是提高生成质量的唯一途径
④ 多看看输出

⑤ 需要一个自动度量，即使它是不受影响的
- 可能需要几个自动度量
⑥ 如果做了人工评估，让问题尽可能的集中
⑦ 在今天的 NLP 深度学习和 NLG 中，再现性是一个巨大的问题。
- 请公开发布所有生成的输出以及的论文
⑧ 在 NLG 工作可能很令人沮丧，但也很有趣

4.5 我和我的聊天机器人之间奇怪的对话

5.视频教程

可以点击 B站查看视频的【双语字幕】版本

6.参考资料

本讲带学的在线阅翻页本
《斯坦福CS224n深度学习与自然语言处理》课程学习指南
《斯坦福CS224n深度学习与自然语言处理》课程大作业解析
【双语字幕视频】斯坦福CS224n | 深度学习与自然语言处理(2019·全20讲)
Stanford官网 | CS224n: Natural Language Processing with Deep Learning

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