【大语言模型】ACL2024论文-34 你的模型能区分否定和隐含意义吗？通过意图编码器揭开挑战

【大语言模型】ACL2024论文-34 你的模型能区分否定和隐含意义吗？通过意图编码器揭开挑战

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文章信息

你的模型能区分否定和隐含意义吗？通过意图编码器揭开挑战
https://arxiv.org/pdf/2403.04314

摘要

本文探讨了在对话系统中，意图分类和意图聚类任务中使用的嵌入模型在理解语义方面的挑战，特别是在处理否定和隐含意义这两个在现实世界对话系统中至关重要的语义概念时。作者提出了一个意图语义工具包，通过三个任务——意图分类、意图聚类和一个新颖的三元组任务——来全面评估意图嵌入模型。研究发现当前的嵌入模型在这些概念的语义理解上表现不佳。为了解决这个问题，文章提出了一种预训练方法，通过利用自回归模型生成的数据和对比损失项来提高嵌入模型的语义理解能力。实验结果表明，该方法能够在不同的语言维度上提高意图嵌入模型的语义理解能力，同时对下游任务的性能影响较小。

研究背景

对话系统依赖于意图嵌入模型将输入的话语编码成向量，以便在少量样本的意图分类和/或意图发现中理解意图的语义。随着大型语言模型（LLMs）的出现，人们开始探索使用指令嵌入来调整嵌入空间中的语义。然而，传统的评估基准仅依赖于任务指标，这些指标并不专门衡量与语义理解相关的缺陷。因此，研究者们需要更全面的工具来评估嵌入模型在实际对话系统中的表现。

问题与挑战

在现实世界的对话系统中，否定和隐含意义是两种常见的语言现象。否定是指明确表示对某个意图不感兴趣的言语行为，而隐含意义则是指没有明确表达意图但暗示它的言语行为。当前的意图嵌入模型在捕捉这些细微的语言语义上存在困难，这限制了它们在对话系统中的应用效果。

如何解决

为了解决这些问题，作者提出了一个意图语义工具包，该工具包包括挑战性的测试拆分和一个新的三元组任务，用于评估模型对否定和隐含意义的理解。此外，文章还提出了一种利用自回归模型生成的数据和对比损失项的预训练方法，以提高嵌入模型在这些语言现象上的语义理解能力。

核心创新点

1. 意图语义工具包：提出了一个新的评估框架，包括三元组任务和挑战性的测试拆分，以全面评估意图嵌入模型在否定和隐含意义上的语义理解能力。
2. 预训练方法：提出了一种新的预训练方法，通过利用自回归模型生成的数据和对比损失项来提高嵌入模型的语义理解能力。
3. 数据增强和对比学习：通过结合自回归模型生成的正例（与意图相关）和负例（与意图无关）进行数据增强，并在对比学习损失中解释隐含意义和否定为正例和负例。

算法模型

文章中提出的模型基于大型语言模型（LLMs），并采用了以下关键技术：

• 自回归模型：用于生成与意图相关的正例和负例。
• 对比损失：用于在预训练过程中增强模型对正例和负例的区分能力。
• 三元组任务：由三个话语组成，包括原始话语、隐含意义话语和否定话语，用于评估模型是否能够将隐含意义话语嵌入得比否定话语更接近原始话语。

实验效果（包含重要数据与结论）

实验结果表明，当前的意图嵌入模型在三元组任务中的成功率普遍较低，这表明正例（与同一意图相关的话语）比否定例嵌入得更远。此外，对于二元分类任务，模型在隐含意义数据集上的表现比原始数据集差，表明前者比后者更远离预期意图。对于聚类和分类任务，模型在隐含意义数据集上的表现一致低于原始数据集，这可能与隐含意义话语的多标签性质有关。通过对比学习损失进行微调后，模型在三元组任务上的表现有所提高，尤其是在处理隐含意义和否定时。

相关工作

文章回顾了句子嵌入评估、会话含义、意图检测等方面的相关工作。特别提到了之前的研究中，语言模型在理解隐含意义方面的不足，以及在现实世界噪声中意图分类和槽位标记的鲁棒性问题。此外，文章还讨论了基于指令的编码和对比学习在意图识别任务中的应用。

后续优化方向

文章指出，尽管通过数据增强和对比学习损失的微调方法提高了模型在三元组任务上的表现，但在不同任务之间的性能提升并不均匀，这表明在提高嵌入模型的语义理解和下游任务性能之间可能需要权衡。未来的工作可以探索开发和评估能够通过提示指令来提高性能而无需进一步微调的指令遵循型嵌入模型。此外，文章还提到了使用更大、更强大的LLM可能会进一步提高生成数据的质量，从而进一步提升模型性能。

后记

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