Повышение разговорного ИИ с помощью BERT сила заполнения слотов

Усовершенствование разговорного ИИ с применением BERT для эффективного заполнения слотов

Введение

В эпоху разговорного искусственного интеллекта чат-боты и виртуальные помощники стали повсеместными, перевернув способ взаимодействия с технологиями. Эти интеллектуальные системы могут понимать запросы пользователей, предоставлять соответствующую информацию и помогать выполнять различные задачи. Однако достижение точных и контекстно-осознанных ответов является сложной задачей. Один из основных компонентов, помогающих в этом процессе, – это заполнение слотов, и появление BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) значительно повысило его эффективность. В этой статье мы исследуем роль и реализацию BERT в приложениях для заполнения слотов, раскрывая, как он улучшает системы разговорного искусственного интеллекта.

Цели обучения

1. Понимание концепции и значимости заполнения слотов в разговорном искусственном интеллекте.
2. Изучение того, как BERT улучшает заполнение слотов, используя контекстное понимание и изучая шаги по реализации BERT для заполнения слотов, от подготовки данных до точной настройки.
3. Ознакомление с преимуществами использования BERT в разговорном искусственном интеллекте, включая улучшенное распознавание намерений пользователей.

Эта статья была опубликована в рамках Data Science Blogathon.

Что такое заполнение слотов?

Заполнение слотов – это важная задача в системах задачно-ориентированного разговора. Она включает извлечение определенной информации, известной как слоты, из запросов пользователя. Например, слоты могут включать город отправления, пункт назначения, дату и класс в сценарии бронирования авиабилетов. Извлеченные значения слотов затем используются для создания соответствующих ответов и эффективного удовлетворения запроса пользователя. Точное заполнение слотов критично для понимания намерений пользователя и предоставления персонализированных и соответствующих ответов.

• Избегая подводных камней при использовании ChatGPT
• На что способны Deepfakes до какой глубины и какими могут быть последствия
• Полностью объяснены логистическая регрессия Softmax для многоклассовой метки с использованием Python.

Мощь BERT в заполнении слотов

Контекстное понимание BERT и его предварительное обучение на огромных объемах текстовых данных делают его естественным выбором для приложений заполнения слотов. Используя возможности BERT, системы разговорного искусственного интеллекта значительно улучшают точность извлечения слотов и общую производительность.

Вот как BERT улучшает заполнение слотов:

• Контекстуализированные представления: BERT захватывает контекстную информацию из всей входной последовательности, позволяя ему понимать отношения между словами и фразами. Это контекстное понимание помогает определить границы слотов и различать между похожими словами или фразами в разных контекстах.
• Разрешение двусмысленностей: Запросы пользователей часто содержат неоднозначные выражения или сокращения, требующие уточнения. Способность BERT улавливать контекстные нюансы помогает в разрешении таких неоднозначностей и обеспечивает точное извлечение значений слотов.
• Обработка нераспознанных слов (OOV): Словарь BERT включает много слов, но может столкнуться с непонятными терминами. Однако подход токенизации подслов BERT позволяет ему обрабатывать нераспознанные термины, разбивая их на более мелкие единицы и представляя их с помощью сабсловных эмбеддингов.
• Точная настройка для заполнения слотов: Предварительно обученные представления BERT могут быть точно настроены на наборы данных для заполнения слотов, специфичные для конкретной задачи или области. Этот процесс точной настройки адаптирует BERT для понимания и извлечения слотов в соответствии с требованиями системы разговорного искусственного интеллекта, что дополнительно улучшает его производительность.

Реализация BERT для заполнения слотов

Давайте рассмотрим реализацию BERT для заполнения слотов в системах разговорного искусственного интеллекта.

Процесс включает следующие шаги:

Шаг 1: Подготовка данных

Первый шаг включает подготовку размеченного набора данных для обучения BERT. Набор данных состоит из запросов пользователей, аннотированных метками слотов. Каждый запрос разделен на токены и ассоциируется с соответствующими метками слотов. Например, запрос “Забронировать рейс из Нью-Йорка в Лондон” будет токенизирован как [«Забронировать», «рейс», «из», «Нью-Йорка», «в», «Лондон»] и помечен как [«O», «O», «O», «O», «B-from locate.city_name», «B-to locate.city_name», «O», «O»].

Шаг 2: Токенизация с использованием BERT

Для преобразования токенизированных запросов в формат ввода BERT использует токенизацию WordPiece, которая разбивает слова на подслова. Он назначает индекс каждому токену и отображает их на соответствующие подсловные эмбеддинги.

Шаг 3: Архитектура модели

Архитектура модели заполнения слотов обычно состоит из BERT в качестве базового кодировщика, за которым следует слой классификации слотов. BERT обрабатывает токенизированную входную последовательность и генерирует контекстуализированные представления. Затем эти представления подаются на вход слою softmax, который предсказывает метки слотов для каждого токена.

Шаг 4: Настройка

Предварительно обученная модель BERT настраивается на помеченном наборе данных заполнения слотов. Во время настройки модель учится оптимизировать свои параметры для задачи заполнения слотов. Функция потерь обычно является потерей перекрестной энтропии, которая измеряет различие между предсказанными метками слотов и истинными метками.

Шаг 5: Вывод

После обучения финально настроенная модель BERT готова к выводу. При заданном пользовательском запросе модель токенизирует его, передает через BERT и предсказывает метки слотов. Значения слотов могут быть извлечены на основе предсказанных меток и использованы для генерации соответствующих ответов.

Код

Ниже приведен код для реализации заполнения слотов с использованием BERT:

import torchfrom transformers import BertTokenizer, BertForTokenClassification# Шаг 1: Подготовка данных# Подготовьте помеченный набор данных для заполнения слотов# Шаг 2: Токенизация с использованием BERTtokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')

# Шаг 3: Архитектура моделиmodel = BertForTokenClassification.from_pretrained('bert-base-uncased', num_labels=num_labels)# num_labels: количество меток слотов

  # Шаг 4: Настройкаfor epoch in range(num_epochs):    model.train()    total_loss = 0    for batch in training_data:        optimizer.zero_grad()        inputs = tokenizer(batch['text'], truncation=True, padding=True, return_tensors='pt')        labels = torch.tensor(batch['labels']).unsqueeze(0)        outputs = model(**inputs, labels=labels)        loss = outputs.loss                total_loss += loss.item()        loss.backward()        optimizer.step()    print('Epoch:', epoch, 'Loss:', total_loss)optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=learning_rate)

    # Шаг 5: Выводmodel.eval()def predict_slots(query):    inputs = tokenizer(query, truncation=True, padding=True, return_tensors='pt')    with torch.no_grad():        outputs = model(**inputs)    logits = outputs.logits    predicted_labels = torch.argmax(logits, dim=2).squeeze(0)    tokens = tokenizer.convert_ids_to_tokens(inputs['input_ids'][0])    slots = [tokenizer.convert_ids_to_tokens(pred.item())[2:] for pred in predicted_labels]    results = []    for token, slot in zip(tokens, slots):                if token == '[PAD]':            break        results.append((token, slot))    return results  

# Пример использованияquery = "Забронируйте рейс из Нью-Йорка в Лондон"slots = predict_slots(query)for token, slot in slots:    print(token, '->', slot)

В приведенном выше фрагменте кода вы можете заменить ‘bert-base-uncased’ на соответствующее имя модели BERT в соответствии с требованиями. Подстроить гиперпараметры, такие как learning_rate, num_epochs, и формат данных для обучения, в соответствии с конкретным набором данных и настройкой. Настройте форматы ввода и вывода для соответствия структуре вашего набора данных.

Не забудьте предварительно обработать помеченный набор данных и преобразовать его в пакеты для обучения. Переменная training_data в коде представляет входные данные для обучения в виде пакетов.

Функция predict_slots принимает пользовательский запрос, токенизирует его с помощью токенизатора BERT и передает его через настроенную модель. Затем она предсказывает метки слотов для каждого токена и возвращает результаты.

Заключение

Заполнение слотов является основным компонентом систем искусственного интеллекта на базе разговоров, обеспечивая точное понимание намерений пользователя и персонализированные ответы. Интеграция BERT революционизировала применение заполнения слотов благодаря контекстуальному пониманию, обработке неоднозначности, разрешению OOV и возможностям настройки.

Основные моменты:

1. За счет использования мощных представлений BERT и передовых методов NLP, чат-боты на основе искусственного интеллекта могут предоставлять более точные и осведомленные о контексте ответы, улучшая пользовательский опыт.
2. Поскольку BERT продолжает развиваться, и исследователи исследуют новые методы в области чат-ботов, мы можем ожидать дальнейшего развития заполнения ячеек и других задач по пониманию естественного языка.
3. Путем использования мощи BERT и комбинируя его с другими компонентами чат-ботов, мы можем ожидать появления более интеллектуальных и интуитивно понятных чат-ботов и виртуальных помощников, которые реагируют на наши потребности с невероятной точностью.

Часто задаваемые вопросы

Показанные в этой статье материалы не принадлежат Analytics Vidhya и используются по усмотрению автора.