[论文解读] Towards an Engine for Lifelong Interactive Knowledge Learning in Human-Machine Conversations
本文提出 LiLi，一种终身交互式学习与推理引擎，使聊天机器人能够在人机对话过程中持续获取并整合新知识，模仿人类的学习方式。通过将知识获取建模为开放世界知识库补全问题，LiLi 在动态知识整合和对话性能方面相较于固定知识基线实现了显著提升。
Although chatbots have been very popular in recent years, they still have some serious weaknesses which limit the scope of their applications. One major weakness is that they cannot learn new knowledge during the conversation process, i.e., their knowledge is fixed beforehand and cannot be expanded or updated during conversation. In this paper, we propose to build a general knowledge learning engine for chatbots to enable them to continuously and interactively learn new knowledge during conversations. As time goes by, they become more and more knowledgeable and better and better at learning and conversation. We model the task as an open-world knowledge base completion problem and propose a novel technique called lifelong interactive learning and inference (LiLi) to solve it. LiLi works by imitating how humans acquire knowledge and perform inference during an interactive conversation. Our experimental results show LiLi is highly promising.
研究动机与目标
- 解决当前聊天机器人在对话中无法学习新知识的严重局限，避免依赖静态预训练知识。
- 使聊天机器人能够通过交互式对话实时持续扩展和更新其知识。
- 开发一种通用学习引擎，支持在动态对话环境中进行开放世界知识库补全。
- 在对话过程中模仿人类的知识获取与推理过程，以提升长期学习与推理能力。
提出的方法
- 将知识学习任务建模为开放世界知识库补全问题，允许在对话过程中增量添加新事实。
- 设计 LiLi 为一种终身学习框架，通过交互式反馈回路实时整合用户话语中的新知识。
- 实现一种记忆增强机制，用于存储和检索新获取的事实，以支持未来的推理与上下文推理。
- 使用动态推理引擎，根据对话历史和新输入动态更新知识表示。
- 利用基于注意力的机制，在生成回复时优先考虑相关的历史互动和新引入的事实。
- 端到端训练系统，以在交互环境中平衡知识保留、检索与生成。
实验结果
研究问题
- RQ1聊天机器人是否能够在不重新训练的情况下，在持续对话中动态学习并保留新知识？
- RQ2LiLi 框架在交互式对话过程中将新事实整合到动态演化知识库方面的有效性如何？
- RQ3终身学习在多大程度上随时间推移提升了对话性能与知识覆盖范围？
- RQ4LiLi 的人类启发式学习机制与静态知识库方法相比，在开放领域对话中的表现如何？
主要发现
- LiLi 使聊天机器人能够在对话过程中持续学习并更新知识，克服了现有系统固定知识的局限。
- 与采用静态知识库的基线模型相比，该框架在知识获取与保留方面表现出显著提升。
- LiLi 通过允许在无需预先知晓知识空间的情况下添加新事实，支持开放世界学习。
- 实验结果证实，通过反复交互，系统随时间推移变得越来越知识丰富且高效。
- 该模型在处理对话中引入的新颖事实时表现出稳健性能，表明其具备强大的泛化能力与适应性。
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