ChatZero:Zero-shot Cross-Lingual Dialogue Generation via Pseudo-Target Language

📄 arXiv: 2408.08724v1 📥 PDF

作者: Yongkang Liu, Feng Shi, Daling Wang, Yifei Zhang, Hinrich Schütze

分类: cs.CL

发布日期: 2024-08-16

备注: ECAI2024

期刊: ECAI2024

💡 一句话要点

ChatZero：通过伪目标语言实现零样本跨语言对话生成

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 零样本学习 跨语言对话生成 代码切换 伪目标语言 对比学习

📋 核心要点

  1. 现有对话生成方法依赖大规模语料，在低资源语言和零样本场景下表现不佳，面临巨大挑战。
  2. ChatZero利用跨语言代码切换和伪目标语言，通过无监督对比学习实现跨语言语义迁移。
  3. 实验表明，ChatZero在零样本情况下性能接近监督学习，并在多语言对话数据集上达到SOTA。

📝 摘要（中文）

大型语言模型(LLMs)展现了惊人的能力，但在低资源语言中的应用仍然不足。此外，现有方法大多依赖大规模对话语料库，因此在零样本场景下构建对话生成系统仍然是一个巨大的挑战。为了解决这个问题，我们提出了一种新颖的端到端零样本对话生成模型ChatZero，该模型基于跨语言代码切换方法。首先，我们构建了带有占位符的代码切换语言和伪目标语言。然后，为了跨语言语义迁移，我们采用无监督对比学习来最小化源语言、代码切换语言和伪目标语言的语义差距，这些语言在高维语义空间中是相互正例。在多语言DailyDialog和DSTC7-AVSD数据集上的实验表明，与监督学习相比，ChatZero在零样本情况下可以达到原始性能的90%以上，并且与其它基线相比，实现了最先进的性能。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决零样本跨语言对话生成问题。现有方法依赖于特定语言的大规模对话语料库，难以直接应用于低资源语言或零样本场景。这限制了对话系统在多语言环境下的应用，并且收集和标注大规模低资源语言对话数据成本高昂。

核心思路：论文的核心思路是利用跨语言代码切换和伪目标语言，将源语言的知识迁移到目标语言。通过构建代码切换语言和伪目标语言，并在高维语义空间中对齐源语言、代码切换语言和伪目标语言的语义表示，从而实现跨语言的语义迁移。这样，即使没有目标语言的训练数据，也可以生成目标语言的对话。

技术框架：ChatZero的整体框架包括以下几个主要模块：1) 代码切换语言构建模块：将源语言的句子与目标语言的占位符混合，生成代码切换语言。2) 伪目标语言构建模块：用目标语言的占位符替换源语言的单词，生成伪目标语言。3) 无监督对比学习模块：使用对比学习的目标函数，最小化源语言、代码切换语言和伪目标语言在高维语义空间中的距离。4) 对话生成模块：使用训练好的模型，输入源语言的对话上下文，生成目标语言的回复。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了基于跨语言代码切换和伪目标语言的零样本对话生成方法。与现有方法相比，ChatZero不需要目标语言的训练数据，可以直接应用于零样本场景。此外，ChatZero利用无监督对比学习来对齐不同语言的语义表示，提高了跨语言语义迁移的效率。

关键设计：在代码切换语言构建模块中，论文采用了随机替换策略，即随机选择一定比例的源语言单词，用目标语言的占位符替换。在无监督对比学习模块中，论文使用了InfoNCE损失函数，将源语言、代码切换语言和伪目标语言视为正例，将其他语言的句子视为负例。在对话生成模块中，论文使用了Transformer模型，并采用了beam search解码算法。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，ChatZero在多语言DailyDialog和DSTC7-AVSD数据集上取得了显著的成果。在零样本情况下，ChatZero的性能达到了监督学习的90%以上，并且超过了其他基线方法。这证明了ChatZero在零样本跨语言对话生成方面的有效性和优越性。

🎯 应用场景

ChatZero可应用于多语言客服、跨文化交流、机器翻译等领域。它降低了低资源语言对话系统开发的门槛，促进了全球范围内的信息交流和文化理解。未来，该技术可进一步扩展到更多语言和领域，实现更智能、更便捷的跨语言对话服务。

📄 摘要（原文）

Although large language models(LLMs) show amazing capabilities, among various exciting applications discovered for LLMs fall short in other low-resource languages. Besides, most existing methods depend on large-scale dialogue corpora and thus building systems for dialogue generation in a zero-shot scenario remains a considerable challenge. To address this challenge, we propose a novel end-to-end zero-shot dialogue generation model ChatZero based on cross-lingual code-switching method. First, we construct code-switching language and pseudo-target language with placeholders. Then for cross-lingual semantic transfer, we employ unsupervised contrastive learning to minimize the semantics gap of the source language, code-switching language, and pseudo-target language that are mutually positive examples in the high dimensional semantic space. Experiments on the multilingual DailyDialog and DSTC7-AVSD datasets demonstrate that ChatZero can achieve more than 90\% of the original performance under the zero-shot case compared to supervised learning, and achieve state-of-the-art performance compared with other baselines.