百度技术学院-智能对话训练师学习笔记

深碍√TFBOYSˉ_ 2023-02-25 14:25 91阅读 0赞

**百度技术学院-智能对话训练师视频链接：https://bit.baidu.com/productsBuy?id=108**

### 百度技术学院-智能对话训练师学习笔记 ###

*   *  智能对话市场与就业前景
     *  智能对话系统概念整体介绍
     *  UNIT机器人功能介绍
     *  UNIT技能等相关功能介绍
     *  UNIT训练数据功能介绍
     *  UNIT优化工具能力介绍
     *  如何处理对话语料
     *  如何定义一个对话系统
     *  如何配置训练数据
     *  如何进行效果评估
     *  帮助文档：\[https://ai.baidu.com/forum/topic/show/870435\](https://ai.baidu.com/forum/topic/show/870435)
     *  效果优化与线上运营迭代
     *  补充ing

## 智能对话市场与就业前景 ##

智能对话训练师的职责  
一：收集真实场景下的问法及相关数据并进行数据的清洗、分类和标注  
二：配置出可用的对话模型，并合理评估出对话效果  
三：能够持续优化模型、不断提升技能的对话理解效果

智能对话训练师的能力要求  
一：数据处理-从数据中分析出关键的信息，数据清洗、分类、标注  
二：行业背景-了解专业术语知识  
三：AI技术边界：清楚知道可以实现什么、不能实现什么  
四：AI行业思考：设计相应方案

## 智能对话系统概念整体介绍 ##

UNIT知识体系及术语介绍  
Query：用户的话/请求  
INTENT：用户话的目的/意图  
SLOT：用户话中的关键信息（称之为：词槽）  
![UNIT系统话术定义及示例][UNIT]

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NDg2NTAx_size_16_color_FFFFFF_t_70][]  
![流程][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NDg2NTAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NDg2NTAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]

## UNIT机器人功能介绍 ##

[百度UNIT机器人：http://unit.baidu.com  
][UNIT_http_unit.baidu.com]

## UNIT技能等相关功能介绍 ##

1.  问答技能： FAQ–Question and Answer  
    技能需要：先训练-再测试  
    UNIT具有泛化内容
2.  对话技能：包含意图（多个词槽）  
    根据业务选择词槽

## UNIT训练数据功能介绍 ##

1.  训练数据-对话模版-对话样本集（配置模版）
2.  技能训练

## UNIT优化工具能力介绍 ##

1.  交互学习日志（局限性）–生僻的问法句子加入到训练数据中；
2.  对话日志–重点关注未识别failure的部分  
    clarify命中意图，需要澄清词槽  
    satisfy对话完成，收集完成所有信息  
    failure模型识别不到的query
3.  DataKit-训练数据生产与标注辅助工具  
    样本自动获取、样本自动筛选、样本预处理![DataKit][]

## 如何处理对话语料 ##

1.  场景数据收集： 任务型、问答型

*  数据清洗：剔除无效数据，保留有效数据  
    有效数据：句式、信息量、问法  
    无效数据：直接替换词槽词典值、存在歧义
 *  数据分类
 *  关键数据标注（参数标注出来，词槽标注）
 *  词槽提取及词典值方案确认  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NDg2NTAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]

1.  场景数据的三种使用方式：开发集、评估集、测试集（数据不足，优先保证开发集、测试集）  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NDg2NTAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]
2.  富集数据能力不同的解决方案  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NDg2NTAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]

## 如何定义一个对话系统 ##

训练智能对话技能的总体流程：  
需求分析：对话场景确认-需求要做什么-需要哪些信息  
创建训练技能  
持续优化  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NDg2NTAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 6]  
预约办事场景的对话技能：  
意图（预约）-预约申请所包含的词槽  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NDg2NTAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 7]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NDg2NTAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 8]

## 如何配置训练数据 ##

训练数据：用数据教会机器人你定义的对话技能。  
已完成：添加技能-添加技能里对应的意图及词槽-定义整个对话系统-训练数据（教会机器人你定义的对话技能）

训练策略：快速生效、深度训练

## 如何进行效果评估 ##

平台提供的测试工具评估对话效果，根据准确率和召回率判断后续优化的方向。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NDg2NTAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 9]

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NDg2NTAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 10]  
评估集文件要求：  
txt文件，一行一个样本，顺序依次为：query，意图，词槽。三者之间以’\\t’分隔，词槽之间以’\#\#\#’分隔，编码为utf-8。再次提醒，评估样本建议为真实场景下的样本，请勿凭空构造。评估集中的每条样本都要标注意图、词槽（没有词槽的只标意图），其中正例样本是指需要识别为场景中意图的样本，例如上面评估查天气的BOT的评估样本中意图为ASK\_WEATHER的都是正例样本。而对于当前bot对应场景不应该识别的对话 都可以标为负例样本，同系统预置的负例意图SYS\_OTHER 表示。

## 帮助文档：[https://ai.baidu.com/forum/topic/show/870435][https_ai.baidu.com_forum_topic_show_870435] ##

## 效果优化与线上运营迭代 ##

对话测试窗口，线上实时对话，可查看完整接口返回的JSON数据，定位问题。  
正常：识别出意图-词槽-做出澄清回复。  
错误：不理解句子时，需要查看JSON数据（schema、qu\_res重点看、action\_list），其中qu\_res中的“lexical\_analysis”有这条Query的具体解析结果，etypes中没有命中词槽说明词典值没有被识别；etypes中有命中词槽说明词槽有被识别。  
通常建议：召回率80%、准确率90%达标。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NDg2NTAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 11]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NDg2NTAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 12]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NDg2NTAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 13]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NDg2NTAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 14]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NDg2NTAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 15]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NDg2NTAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 16]

交互学习日志（优先级低）  
对话日志  
DataKit（线上优化迭代，模型已经达到了较好的泛化效果，提升时才可以用到）：目标是帮助大家低成本地把模型理解效果从80分往90分，从90分往95分去优化。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NDg2NTAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 17]

## 补充ing ##

系统对接  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NDg2NTAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 18]  
对话模版：用户常用的语言表述规则，通过不同的用法，可以实现对不同形态的query的解析。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NDg2NTAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 19]  
对话样本：把需求分析阶段手机的对话样本导入样本集，进行意图和词槽的标注。

三种训练数据该如何选择？  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NDg2NTAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 20]  
单个技能中对话可以正确识别意图，但是和机器人对话就不能正确识别意图。–由于用到了干预学习能力，干预学习能力需要加入到训练数据中进行训练后，才可以在其他地方使用的。  
Unit有自动获取对话样本集的功能，起码要很多条数据以上，才会有作用。  
样本集怎样帮助机器人理解的呢，什么原理？–深度学习算法训练出的模型

[UNIT]: /images/20230209/056793e20fad4c9e8e2f1c500fc6f848.png
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[UNIT_http_unit.baidu.com]: http://unit.baidu.com
[DataKit]: /images/20230209/105f95b2996a4501b955c09f723b444e.png
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