[论文解读] Lingke: a Fine-grained Multi-turn Chatbot for Customer Service

Pengfei Zhu, Zhuosheng Zhang+3 more|arXiv (Cornell University)|Aug 1, 2018

Topic Modeling参考文献 18被引用 25

一句话总结

Lingke 是一款针对客户服务场景设计的细粒度、检索增强型多轮对话聊天机器人，利用产品介绍文档生成准确回复。它采用流水线方法从非结构化文本中提炼答案，并通过注意力机制实现序列化上下文-回复匹配，从而提升多轮对话性能，在复杂交互中显著增强回复的相关性。

ABSTRACT

Traditional chatbots usually need a mass of human dialogue data, especially when using supervised machine learning method. Though they can easily deal with single-turn question answering, for multi-turn the performance is usually unsatisfactory. In this paper, we present Lingke, an information retrieval augmented chatbot which is able to answer questions based on given product introduction document and deal with multi-turn conversations. We will introduce a fine-grained pipeline processing to distill responses based on unstructured documents, and attentive sequential context-response matching for multi-turn conversations.

研究动机与目标

• 解决传统监督式聊天机器人在处理多轮客户服务对话时的局限性。
• 通过利用非结构化产品文档，减少对大规模人工标注对话数据集的依赖。
• 通过基于文档的推理，提升多轮交互中回复的准确性和上下文连贯性。
• 开发一种细粒度流水线，从非结构化产品说明中提取精确答案。
• 引入一种注意力机制的序列化上下文-回复匹配机制，以在多轮对话中维持对话状态。

提出的方法

• 使用细粒度流水线从非结构化产品介绍文档中提取并提炼相关信息。
• 通过信息检索技术检索相关文档段落，以支撑回复生成。
• 引入注意力机制的序列化上下文-回复匹配模块，捕捉多轮对话中的长距离依赖关系。
• 通过自注意力机制学习上下文表征，实现对话历史与候选回复的对齐。
• 采用多任务学习框架，联合优化回复相关性与文档支撑性。
• 通过编码序列化上下文并动态更新回复注意力，维持多轮对话状态。

实验结果

研究问题

• RQ1 在不依赖大规模对话数据集的前提下，检索增强型聊天机器人能否在多轮客户服务对话中实现高性能？
• RQ2 细粒度流水线在从非结构化产品文档中提取精确答案方面效果如何？
• RQ3 注意力机制的序列化上下文-回复匹配在多轮交互中对提升回复连贯性有多大改善作用？
• RQ4 文档支撑如何提升复杂查询中回复的准确性和相关性？

主要发现

• 检索增强设计使 Lingke 仅依赖产品文档即可生成准确回复，显著降低对标注对话数据的依赖。
• 细粒度流水线能有效从非结构化文档中提炼相关信息，提升答案精确度。
• 注意力机制的序列化上下文-回复匹配机制显著增强了多轮对话中的回复连贯性。
• 与标准监督基线相比，Lingke 在多轮客户服务任务中展现出更优的性能表现。