关键词：
本文将简要介绍聊天机器人的四种构建方法：检索、seq2seq、Reinforcement Learning、seqGAN。
聊天机器人的现状
聊天机器人从应用领域分为：
- 专业型
- 通用型
从技术上分为：
- 检索型
- 生成型
目前聊天机器人在专业领域利用检索的效果较好，正朝着通用领域生成型发展。
检索
检索方法的数据库是很多对话的pair，其原理是将query编码成vector，然后在数据库中找最接近的query，然后将最接近的query的回答输出。注意点如下：
- query的编码方式LSI：使用词袋模型或tf-idf对数据库中的query集进行编码得到矩阵
A
，行代表word，列代表document；对矩阵进行SVD分解得到
A=USVT ，其中 V 表示文档在特征空间的特征向量；当新的queryq 来临时，对其做变换 S−1UTq 得到特征空间的向量，然后用余弦相似性计算与数据库中qeury的相似度即可。这种方法的缺点是当新数据越多的时候误差越大，需要重新计算SVD，同时对于同义词、一词多义等语义特征难以把握。 - query的编码方式RNN：可以采用两个RNN。第一个RNN对每句话进行编码到一个向量；第二个RNN对第一个RNN的输出继续编码成一个向量。
- query的编码方式auto-encoder，设定encoder的单元数，encoder前面加embeding等，相当于特征压缩。
- query编码好之后的问题就转变成了一个retrivel的问题，采用KNN即可，同时可采用KD-Tree、LSH优化检索速度。
seq2seq
seq2seq使用两个RNN，一个作为输入的encoder，一个作为输出的decoder。需要注意的大致包含以下几点：
- encoder中可以包含上一句，也可以包含上上一句。如果包含多个句子，可以采用启发式的encoder，训练2 step的RNN。第一个RNN负责对每个句子进行建模，第二个RNN负责对第一层RNN的输出进行建模输出变量。
- decoder每个step可以采用attention
- train的时候loss为
C=∑Ct
，
Ct=−log(P(xt|x1,...,xt−1))
，最小化loss等价于最大似然
maxP(x|h)
，
h
代表encoder的输入，
x 代表decoder的输出。
RL
为什么要用强化学习
seq2seq有一些缺点：
- 只能计算前缀部分的概率（改进可用recursive neural network）
- 使用最大似然估计模型参数
第一个缺点使seq2seq不容易理解文本，因为AI-requires being able to understand bigger things from knowing about small parts.
第二个缺点使seq2seq的对话不像真实的对话，只考虑当前对话最大似然忽略了对话对未来的影响，容易出现“I don’t know”（因为其概率最大，其他方向的相互抵消）；对话重复（不考虑上下文的关系）等问题。
针对第二个缺点，我们了解到概率最高的输出不一定等于好的输出，好的对话需要考虑长久的信息。可以引入强化学习，人为设计相关的reward让机器更好地学习。
强化学习的架构设计
强化学习的本质是根据reward，使模型参数朝着reward增长最大的方向移动。
强化学习的聊天机器人架构设计如下：
其模型本质还是seq2seq，模型参数是
θ
，模型输入是
h
，输出是
期望reward的计算公式如下：
Rθ=∑hP(h)∑xPθ(x|h)R(h,x)=Eh∼P(h),x∼Pθ(x|h)[R(h,x)]=1N∑iR(hi,xi)
我们的优化目标是：
θ∗=argmaxθRθ
Policy Gradient
在上一节中，我们得到了目标函数与优化目标，这节中，我们考虑如何求目标函数的梯度 ∇Rθ 。
上一节中得到 Rθ 的方式是通过采样，通过采样的方法自然无法计算梯度实现梯度的传递。解决的思路是：将 Rθ 转化成梯度的采样。具体实现如下：
Rθ=∑hP(h)∑xPθ(x|h)R(h,x)=Eh∼P(h),x∼Pθ(x|h)[R(h,x)]=1N∑markdown基于检索式聊天机器人设计(代码片段)
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