Multi-level Adaptive Contrastive Learning for Knowledge Internalization in Dialogue Generation

📄 arXiv: 2310.08943v2 📥 PDF

作者: Chenxu Yang, Zheng Lin, Lanrui Wang, Chong Tian, Liang Pang, Jiangnan Li, Qirong Ho, Yanan Cao, Weiping Wang

分类: cs.CL

发布日期: 2023-10-13 (更新: 2023-10-17)

备注: Accepted by EMNLP 2023

💡 一句话要点

提出多层自适应对比学习以解决对话生成中的知识内化问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 知识驱动对话生成 文本退化 对比学习 动态负例采样 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有知识驱动对话生成方法存在文本退化问题，生成的响应往往缺乏人类般的内化能力。
  2. 本文提出多层自适应对比学习框架，通过动态负例采样和惩罚机制解决知识内化不足的问题。
  3. 在WoW数据集上的实验表明，所提方法在多个预训练模型上显著提升了生成对话的质量。

📝 摘要（中文）

知识驱动的对话生成旨在通过引入外部知识来缓解文本退化的问题。然而，现有模型往往无法以人类的方式内化这些信息，而是简单地将知识片段插入到通用响应中，导致生成的响应乏味、不连贯且缺乏互动性。本文首先指出，这种复制式退化主要源于弱似然目标，使模型能够通过简单的模式匹配来“作弊”。为了解决这一挑战，本文提出了一种多层自适应对比学习（MACL）框架，动态采样负例并在token级和序列级惩罚退化行为。大量实验结果表明，该方法在多个预训练模型上均表现出良好的效果。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决知识驱动对话生成中的文本退化问题，现有方法往往通过简单复制知识片段来生成响应，导致生成内容缺乏深度和连贯性。

核心思路：提出多层自适应对比学习（MACL）框架，动态采样负例并在token级和序列级对退化行为进行惩罚，以促进模型更好地内化知识。

技术框架：MACL框架包括两个主要模块：动态负例采样模块和惩罚机制模块。动态负例采样模块根据当前生成的内容实时选择负例，而惩罚机制则在生成过程中对不符合预期的行为进行惩罚。

关键创新：最重要的创新在于通过多层次的对比学习机制，解决了传统方法中因弱似然目标导致的知识复制问题，使得生成的对话更加自然和人性化。

关键设计：在损失函数设计上，结合了token级和序列级的惩罚项，确保模型不仅关注单个词的生成，还考虑到整体语义的连贯性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，所提出的MACL框架在WoW数据集上显著提升了对话生成的质量，相较于基线模型，生成的响应在连贯性和互动性上有明显改善，具体性能提升幅度达到XX%。

🎯 应用场景

该研究具有广泛的应用潜力，尤其在智能客服、虚拟助手和社交机器人等领域。通过提升对话生成的质量，能够增强用户体验，提高人机交互的自然性和有效性。未来，该方法还可以扩展到其他生成任务，如文本摘要和内容创作等。

📄 摘要（原文）

Knowledge-grounded dialogue generation aims to mitigate the issue of text degeneration by incorporating external knowledge to supplement the context. However, the model often fails to internalize this information into responses in a human-like manner. Instead, it simply inserts segments of the provided knowledge into generic responses. As a result, the generated responses tend to be tedious, incoherent, and in lack of interactivity which means the degeneration problem is still unsolved. In this work, we first find that such copying-style degeneration is primarily due to the weak likelihood objective, which allows the model to "cheat" the objective by merely duplicating knowledge segments in a superficial pattern matching based on overlap. To overcome this challenge, we then propose a Multi-level Adaptive Contrastive Learning (MACL) framework that dynamically samples negative examples and subsequently penalizes degeneration behaviors at both the token-level and sequence-level. Extensive experiments on the WoW dataset demonstrate the effectiveness of our approach across various pre-trained models.