自然语言交互学习机器
Posted 华院计算
tags:
篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了自然语言交互学习机器相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
关注华院计算,后续更多精彩内容
(在对话系统中)我们怎么可以更好地让人在这个过程中不会觉得这个系统很怪异,这就涉及到我们要考虑不同的人对机器有不同的期待、不同的喜好,怎么样让机器适应不同的用户,怎么样让机器在做不同任务的时候可以有不同的表现)。这整个过程是一个非常复杂的过程。
以下为俞舟博士演讲内容节选
一般情况下我们说构建一个对话系统,它其实而是需要很多的组件的。最后就是如果我们已经想好了自己要做什么,我们还得把它翻译成自然语言,我们才能够处理。在人机交互中我们都知道,不是简简单单的就Text这个信息可以互相传播,如果是人和人交往的话,我们也非常依赖于其他的信息,包括我们知道的Vision、Touch、Audio,这些信息可以让机器人更了解对方,更了解这个环境,从而让它完成某一个任务可以更有效更高效。
我们通常人和人之间交流,它有很commonsense(常识),就是人本身就有的,但机器没有。我们要怎么样去integrat(集成)commonsense(常识)。(在对话系统中)我们怎么可以更好地让人在这个过程中不会觉得这个系统很怪异,这就涉及到我们要考虑不同的人对机器有不同的期待、不同的喜好,怎么样让机器适应不同的用户,怎么样让机器在做不同任务的时候可以有不同的表现)。这整个过程是一个非常复杂的过程。
一般情况下我们知道在机器学习中,我们通常见到的实际应用中的系统大部分是监督学习模型,监督学习模型它的组建一般分成几个部分,首先你要去收集数据,然后你要去标注这些数据,通常是由人工来完成的。最后你根据这个数据,根据标注,我们所说的Labels-training Model,然后这个过程中我们需要很多的人力去标注这个数据,然后才能够得到这个模型。
其实人力标注非常的花钱,我们如何在这个地方来减少投入?如何不是简简单单的用人力去打标一个东西,而是让人通过自然语言的描述来帮助这个机器更好的得到一些知识,然后利用知识减少标注的需求,得到一个更好的模型。
我们首先做一个简单的测试,就是我们有这么几个不同的鸟的照片,我们想要找到ABC三个照片里面哪一个鸟它不是Ring-billed Gull。在生物学中我们知道这个是一种特别的鸟,Ring-billed Gull它的毛的颜色会变化,它会换毛,在过了一年以后毛的颜色是会换的。但是它真正的问题就是说,其实正确的选择是我们要看鸟它的喙上面有没有一个Ring,就有没有一个圆圈?它之所以叫Ring-billed Gull,它的喙上有一个Ring。
所以说我们想要知道能不能让专家来给我们提供这些解释,这样的话我们就可以更好地更高效地来帮助我们去区别不同的鸟类。我们设计的框架叫
Alice:Activelearning with Contrastive Natural language Explanations。
首先我们要说为什么是Contrastive(比较)Natural language Explanations?就说我们问的问题,就a和b比较来说哪一个他们有什么差别?所以说他们这个是个比较,所以我们称为Contrastive Natural language Explanations,现在我们就说我们首先要选择哪两个类别去做比较,然后如果做这个类别比较的话,我们应该选择几个。然后还有比如说我们可以有不同的where,你就说我们可以问几次,这些都是参数。
ALICE Framework分为以下三个步骤
1
Step1:Class-basedActive learning
2
Step2:Learning Semantic Explanation Grounding
3
Step:3 Neural Architecture Morphing
我们做了一些简单的实验,首先选择25种鸟种,每个鸟种只标记15张图片,然后允许model去提问四次,然后每次我就选三个class就是computingclass来让人来帮助,如果这样做效果会有多少提升。
每一步其实都很重要,Alice如果它只能提问一次的话准确率就是65%了。如果我们有4次的话就可以做到76%。
ALICE还有一个优势是它有更好的Semanticconstraints。
ALICE也可以运用于其他各种各样的场景,比如说有另一个task叫做Social Relationship Classification,那就是说给你一张图,我想让你告诉我他们这个图里面人和人之间的关系是什么?
这是一种方式来让我们更好的利用人类的智能来帮助机器来学习。可以向机器提各种各样的问题。如果提counterfactualexample(非事实样例),比如说你告诉我说这个example是一个猫,我要怎么做?还可以让example变成一个狗,那人可以告诉你说,你如果把小动物的耳朵变,耳朵和脸形状便像这样子,它就会变成一个狗。
最后我们一起来看下俞舟博士对话系统案例视频~
以上是关于自然语言交互学习机器的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章