论文笔记整理：娄东方，浙江大学博士后，研究方向为事件抽取。

Vedula N, Lipka N, Maneriker P, et al. Open Intent Extraction from Natural Language Interactions[C]//Proceedings of The Web Conference 2020. 2020: 2009-2020.

来源：WWW2020

链接：

https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3366423.3380268

近年来，NLU和语音识别方面的技术进步促进了聊天代理（Siri, Cortana, Alexa等）的繁荣。在人机交互过程中，代理机器人需要对用户语句进行解析和理解，尤其是确定用户所表达的意图。例如，从”Please make a 10:30 sharp appointment for a haircut”识别出意图” makinga haircut appointment”。考虑到交互过程中可能有新意图类型不断涌现，该场景下它实际是一个开放意图识别问题。

现有方法中，一般将交互文本中的意图识别视为多分类问题。它在封闭意图下表现较好，但不能识别新意图或训练过程中未见的意图；且现有数据中单个语句一般只包含一个意图，很难覆盖现实多意图情形。零样本学习通过学习新类别知识以构建相应分类器，但新类别必须明确定义并构建相应知识。其他一些方法只能判断是否包含新意图，但无法给出具体描述。

Motivation

1.开放意图识别关键在于构建一个统一的schema，它既能建模当前已知意图，也能刻画新的、未知的意图。本文提出的意图schema包括两部分：（1）Action, 明确意图、任务或动作的词语；（2）Object, 是指Action实施对象实体词。

例如，语句”Please make a 10:30 sharp appointment for a haircut”中，Action为“make”,Object为“appointment”。

2.直觉地，基于Action + Object的意图schema，可将开放意图识别形式化为序列标注问题。其中，标签集合包括Action, Object, None；且抽取的意图对必须同时包含Action和Object对象。

Model

Figure 1 开放意图抽取框架OPINE

如图1所示，本文提出的OPINE框架主要包括：对抗训练，Bi-LSTM语义编码，Multi-head attention机制，带约束的CRF，生成意图等。OPINE框架相对简洁，且在各阶段都进行了精细处理。具体如下，

(1)对抗训练

为提升整体模型的鲁棒性，该框架对输入embedding添加扰动，但不改变输出标签，进而使得模型对embedding的微小变动稳健。具体而言，

在训练过程中，给embedding添加最差情况下的干扰信号。并用一阶导数进行逼近，

最终损失函数为原始数据和对抗样本分别损失的加权平均。生成的对抗样本中，只保留与原始样本embedding高于某个阈值的数据。

(2) Bi-LSTM

利用Bi-LSTM捕捉上下文语义信息。

(3) Multi-head attention

应用transformer结构中的multi-head attention机制，学习长距离依赖关系。

(4) 带约束的CRF

CRF在序列标注任务中被广泛应用，因其具备标签序列依赖建模能力。意图schema对标签序列存在约束——必须同时包含Action和Object标签。本文提出两种方法将该约束融进来：a) 适应的beam search, 如果约束条件不满足，则取下一个最有可能的序列；b) 适应的Viterbi算法，将解码问题转化为整数线性优化问题，并将约束条件加进来。

(5) 生成意图

考虑到单个语句中可能存在多个意图，这需要我们对CRF层输出的标签进一步加工，从而得到Action-Object对。本文考虑两种方法：a) 基于距离的启发式拼装，将相距较近的Action-Object配对成一个完整意图；b) 基于MLP分类器，以候选Action-Object对的词向量和距离作为MLP的输入，分类判断是否构成意图对。

Experiment

本文作者构造一个意图抽取数据集（Stack Exchange data）：总共75000个问题，其中25000个问题包含抽取的意图标注结果，另50000个问题基于Stanford CoreNLP依存分析工具解析得到verb-object关系。评估步骤：（1）、基于50000个问题的解析结果对BERT模型进行调整；（2）、基于25000个问题的标注数据进行精调、测试。评价指标包括：Action结果的P, R, F1; Object结果的P, R, F1；意图对Action-Object的P, R, F1；抽取意图向量表示（所有token的GloVe向量的平均）与标注意图向量表示的余弦相似度。

Figure 2 OPINE框架在Stack Exchange data上的表现

从图2可以看到，本文提出的OPINE相较于现有SRL、依存分析等更优，抽取意图的相似度提升超过0.1。

Figure 3 OPINE在domain adaption中的表现。“+td”表示测试domain在训练过程可见，“-td”表示测试domain在测试过程中不可见

图3显示OPNIE具备较强的可迁移性，新domain情形较现有domain的表现下降幅度都在5%以下。

Figure 4 OPINE在SNIPS和ATIS上的表现

本文提出的抽取式开放意图识别框架OPINE在图4中得到充分证明，基于这种思路可学到语言的底层信息，模型具备很强的迁移性。具体而言，OPINE + classifier指基于Stack Exchange data训练的模型获取编码，给定SNIPS和ATIS的意图类别数，OPINE + classifier基于层次聚类获得最终预测标签（完全的domain迁移），在两个数据集下取得了与封闭意图识别SOTA相当的结果。具体聚类效果图如图5所示。

Figure 5 OPINE + classifier在SNIPS数据上的聚类结果

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