NLP-Dialogue

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架构

开放域生成问答模型 Leveraging Passage Retrieval with Generative Models for Open Domain Question Answerin

检索 Dense Passage Retrieval for Open-Domain Question Answering

工具

APScheduler

项目正在优化架构，可执行代码已经标记tag

一个能够部署执行的全流程对话系统

TensorFlow模型
- Transformer
- Seq2Seq
- SMN检索式模型
- Scheduled Sampling的Transformer
- GPT2
- Task Dialogue
Pytorch模型
- Transformer
- Seq2Seq

项目说明

本项目奔着构建一个能够在线部署对话系统，同时包含开放域和面向任务型两种对话系统，针对相关模型进行复现，论文阅读笔记放置另一个项目：nlp-paper，项目中使用TensorFlow和Pytorch进行实现。

语料

仓库中的data目录下放着各语料的玩具数据，可用于验证系统执行性，完整语料以及Paper可以在这里查看

LCCC
CrossWOZ
小黄鸡
豆瓣
Ubuntu
微博
青云
贴吧

执行说明

Linux执行run.sh，项目工程目录检查执行check.sh（或check.py）
根目录下的actuator.py为总执行入口，通过调用如下指令格式执行（执行前注意安装requirements.txt）：

python actuator.py --version [Options] --model [Options] ...

通过根目录下的actuator.py进行执行时，--version、--model和--act为必传参数，其中--version为代码版本tf/torch，--model为执行对应的模型transformer/smn...，而act为执行模式（缺省状态下为pre_treat模式），更详细指令参数参见各模型下的actuator.py或config目录下的对应json配置文件。
--act执行模式说明如下：
- pre_treat模式为文本预处理模式，如果在没有分词结果集以及字典的情况下，需要先运行pre_treat模式
- train模式为训练模式
- evaluate模式为指标评估模式
- chat模式为对话模式，chat模式下运行时，输入ESC即退出对话。
正常执行顺序为pre_treat->train->evaluate->chat
各模型下单独有一个actuator.py，可以绕开外层耦合进行执行开发，不过执行时注意调整工程目录路径

目录结构说明

dialogue下为相关模型的核心代码放置位置，方便日后进行封装打包等
- checkpoints为检查点保存位置
- config为配置文件保存目录
- data为原始数据储存位置，同时，在模型执行过程中产生的中间数据文件也保存在此目录下
- models为模型保存目录
- tensorflow及pytorch放置模型构建以及各模组执行的核心代码
- preprocess_corpus.py为语料处理脚本，对各语料进行单轮和多轮对话的处理，并规范统一接口调用
- read_data.py用于load_dataset.py的数据加载格式调用
- metrics.py为各项指标脚本
- tools.py为工具脚本，保存有分词器、日志操作、检查点保存/加载脚本等
docs下放置文档说明，包括模型论文阅读笔记
docker（mobile）用于服务端（移动终端）部署脚本
server为UI服务界面，使用flask进行构建使用，执行对应的server.py即可
tools为预留工具目录
actuator.py（run.sh）为总执行器入口
check.py（check.sh）为工程目录检查脚本

SMN模型运行说明

SMN检索式对话系统使用前需要准备solr环境，solr部署系统环境推荐Linux，工具推荐使用容器部署(推荐Docker)，并准备：

Solr(8.6.3)
pysolr(3.9.0)

以下提供简要说明，更详细可参见文章：搞定检索式对话系统的候选response检索--使用pysolr调用Solr

Solr环境

需要保证solr在线上运行稳定，以及方便后续维护，请使用DockerFile进行部署，DockerFile获取地址：docker-solr

仅测试模型使用，可使用如下最简构建指令：

docker pull solr:8.6.3
# 然后启动solr
docker run -itd --name solr -p 8983:8983 solr:8.6.3
# 然后创建core核心选择器，这里取名smn(可选)
docker exec -it --user=solr solr bin/solr create_core -c smn

关于solr中分词工具有IK Analyzer、Smartcn、拼音分词器等等，需要下载对应jar，然后在Solr核心配置文件managed-schema中添加配置。

特别说明：如果使用TF-IDF，还需要在managed-schema中开启相似度配置。

Python中使用说明

线上部署好Solr之后，在Python中使用pysolr进行连接使用：

pip install pysolr

添加索引数据（一般需要先安全检查）方式如下。将回复数据添加索引，responses是一个json,形式如：[{},{},{},...]，里面每个对象构建按照你回复的需求即可：

solr = pysolr.Solr(url=solr_server, always_commit=True, timeout=10)
# 安全检查
solr.ping()
solr.add(docs=responses)

查询方式如下，以TF-IDF查询所有语句query语句方式如下：

{!func}sum(product(idf(utterance,key1),tf(utterance,key1),product(idf(utterance,key2),tf(utterance,key2),...)

使用前需要先将数据添加至Solr，在本SMN模型中使用，先执行pre_treat模式即可。

Demo概览

参考代码和文献

Attention Is All You Need | 阅读笔记：Transformer的开山之作，值得精读 | Ashish et al,2017
Sequential Matching Network: A New Architecture for Multi-turn Response Selection in Retrieval-Based Chatbots | 阅读笔记：SMN检索式对话模型，多层多粒度提取信息 | Devlin et al,2018
Massive Exploration of Neural Machine Translation Architectures | 阅读笔记：展示了以NMT架构超参数为例的首次大规模分析，实验为构建和扩展NMT体系结构带来了新颖的见解和实用建议。 | Denny et al,2017
Scheduled Sampling for Transformers | 阅读笔记：在Transformer应用Scheduled Sampling | Mihaylova et al,2019

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