DSTC10开放领域对话评估比赛冠军方法总结 _方法

实践是知识的母亲，知识是生活的明灯。这篇文章主要讲述DSTC10开放领域对话评估比赛冠军方法总结相关的知识，希望能为你提供帮助。

本文介绍了国际竞赛DSTC10开放领域对话评估赛道的冠军方法MME-CRS，该方法设计了多种评估指标，并利用相关性重归一化算法来集成不同指标的打分，为对话评估领域设计更有效的评估指标提供了参考。相关方法已同步发表在AAAI 2022 Workshop上。希望能给从事该技术领域工作的同学一些启发或帮助。

1 背景对话系统技术挑战赛DSTC（The Dialog System Technology Challenge）由微软、卡内基梅隆大学的科学家于2013年发起，旨在带动学术与工业界在对话技术上的提升，在对话领域具有极高的权威性和知名度。对话系统挑战赛今年已举办至第十届（DSTC10），吸引了微软、亚马逊、卡内基梅隆大学、Facebook、三菱电子研究实验室、美团、百度等全球知名企业、顶尖大学和机构同台竞技。
DSTC10共包含5个Track，每个Track包含某一对话领域的数个子任务。其中Track5 Task1 Automatic Open-domain Dialogue Evaluation较为系统全面地将开放领域对话的自动评估任务引入DSTC10比赛中。开放领域对话自动评估是对话系统的重要组成部分，致力于自动化地给出符合人类直觉的对话质量评估结果。相比于速度慢、成本高的人工标注，自动化评估方法可以高效率、低成本地对不同对话系统进行打分，有力促进了对话系统的发展。
不同于任务型对话有一个固定的优化目标，开放领域对话更接近人类真实的对话，评估难度更大，因而吸引了广泛的关注。DSTC10 Track5 Task1比赛共包含14个验证数据集（共包含37种不同的对话评估维度）和5个测试数据集（共包含11个评估维度）。美团语音团队最终以平均0.3104的相关性取得了该比赛的第一名，该部分工作已完成一篇论文MME-CRS: Multi-Metric Evaluation Based on Correlation Re-Scaling for Evaluating Open-Domain Dialogue，并收录在AAAI2022 Workshop。

图1 DSTC10对话系统挑战赛
2 赛题简介开放领域对话评估比赛收集了对话领域论文中的经典数据集，包括14个验证数据集（12个Turn-Level级别数据集和2个Dialog-Level级别数据集）和5个测试数据集。
数据集中的每个对话主要包含以下信息：

Context：对话中的提问，或者说对话的上下文。
Response：针对Context的回复，也即评估的具体对象；对话数据集中的Response一般由不同对话生成模型产生，如GPT-2和T5。
Reference：人工给出的针对Context的参考回答，一般为5条左右。

每个对话包含多个评估维度，如Context和Response的相关性，Response本身的流畅度等。每个数据集的评估维度不同，14个验证集总共包含37种不同的评估维度，具体包含Overall、Grammar、Relevance、Appropriateness、Interesting等。每个评估维度都有人工标注的打分，打分从1到5，分数越高表示当前评估维度的质量越高。
验证集和测试集的统计信息如图2和图3所示：

图2 DSTC10 Track5 Task1验证集数据统计信息

图3 DSTC10 Track5 Task1测试集数据统计信息
其中Turns表示对应数据集中的对话轮数；Qualities表示数据集中每个对话的评估维度，每个评估维度都有对应的人工标注打分；Annos表示每个数据集的标注量。
在该比赛中，每个数据集每个对话每个评估维度都有人工标注的打分，打分范围一般为1到5，一般求均值用于相关性计算。参赛队伍需要设计评估指标用于预测每个对话不同评估维度的打分。每个数据集的每个评估维度的预测打分会和人工标注的打分计算Spearman相关性，最后的比赛结果基于全部测试数据集的评估维度求均值。
3 现有方法和问题3.1 现有方法
开放领域对话的自动评估方法主要分为三类。
Overlap-based方法
早期研究人员将对话系统中Reference和Response类比于机器翻译中的原句和翻译句，借鉴机器翻译的评价指标来评估对话质量。Overlap-based方法计算对话中Response和Reference之间的词重叠情况，词重叠越高打分越高。经典方法包括BLEU[1]和ROUGE[2]等，其中BLEU根据精确率衡量评估质量，而ROUGE根据召回率衡量质量。Response的评估依赖于给定的Reference，而开放领域下合适的Response是无限的，因此，Overlap-based方法并不适用于开放领域对话评估。
Embedding-based方法
随着词向量和预训练语言模型的快速发展，Embedding-based评估方法取得了不错的性能。基于深度模型分别编码Response和Reference，并基于二者的编码计算相关性打分。主要方法包括Greedy Matching[3]、Embedding Averaging[4]和BERTScore[5-6]等。Embedding-based方法相比Overlap-based方法有较大的提升，但是同样依赖于Reference，仍然存在较大的优化空间。
Learning-based方法
基于Reference的开放领域对话评估存在一个One-To-Many[7]困境：即开放领域对话合适的Response是无限的，但人为设计的Reference是有限的（一般为5条左右）。因此，基于对比Reference和Response的相似性（字面重叠或者语义相似）设计开放领域评估方法存在较大局限性。相比已有的Overlap-based方法和Embedding-based方法，ADEM方法[8]首次使用层次化的编码器来编码Context和Reference，并对输入的Response进行打分。ADEM方法基于模型打分和人工打分的均方误差来优化模型参数，期望逼近人类的打分。ADEM模型相比Overlap-based方法和Embedding-based方法取得了很大的成功，Learning-based方法也逐渐成为了开放领域自动化评估的主流方法。
为了不断提高对话评估的准确和全面性，各种不同的评估维度层出不穷。为了应对越来越多评估维度带来的挑战，USL-H[9]将评估维度分为Understandability、Sensibleness和Likeability三类，如图4所示。USL-H针对性提出了VUP（Valid Utterance Prediction）、NUP（Next Utterance Prediction）和MLM（Mask Language Model）3种指标，分别衡量对话中：

Response是否通顺流畅。
Context和Respose的相关程度。
Response本身是否详细，更像人类等。

图4 USL-H评估算法的分层次模型
3.2 问题
现有的评估方法主要有以下问题：
设计的对话指标不够全面，难以综合衡量对话的质量
现有的自动评估方法主要聚焦在个别数据集的部分评估维度上。以当前较为全面的USL-H为例，该方法考虑了Response的流畅度、丰富度以及Context-Response句子对的相关性，但是USL-H忽略了：

更细粒度的Context-Response句子对的主题一致性。
回复者对当前对话的参与度。

实验证明，这些指标的遗漏严重影响了评估方法的性能。为了更全面稳定地评估多个对话数据集，设计考虑更多评估维度的指标势在必行。
缺乏有效的指标集成方法
现有方法大多倾向于为每种评估维度设计一种评估指标，这种思路面对越来越多的评估维度显得力不从心（考虑下比赛测试集共包含37种不同的评估维度）。每种对话维度的评估可能依赖数种评估指标，如Logical评估维度需要对话：1）Response流畅；2）Response和Context是相关的。设计基本的评估子指标，再通过合适的集成方法集成多个子指标打分，可以更全面有效表示不同的对话评估维度。
4 我们的方法针对评估指标不够全面，本文设计了5类共7种评估指标（Multi-Metric Evaluation，MME）用于全面衡量对话的质量。基于设计的5类7种基础指标，我们进一步提出了相关性重归一化方法（Correlation Re-Scaling Method，CRS）来集成不同评估指标的打分。我们将提出的模型称为MME-CRS，模型整体架构图5所示：

图5 模型总体架构设计图
4.1 基础指标
为了解决现有方法的第一个问题，即设计的对话指标不够全面，我们在比赛中设计了5类共7种评估子指标。
4.1.1 Fluency Metric (FM)
目的：分析Response本身是否足够流畅可理解。
内容：首先基于Dailydialog数据集[10]构建response流畅度数据集，流程如下：

在Dailydialog数据集中随机选择一个Response，并以0.5概率决定r是正样本还是负样本。
如果样本r是正样本，随机选择一种调整：a.不调整；b.对每一个停用词，以0.5的概率删除。
如果样本r是负样本，随机选择一种调整：a.随机打乱词序；b.随机删除一定比例的词语；c.随机选择部分词语并重复。

基于上述规则构建流畅度数据集后，在预训练模型SimCSE模型[11]上微调。微调后的模型可以计算任一对话的Response流畅度打分，记为FM打分。
4.1.2 Relevance Metric (RM)
目的：分析Context和Response的相关程度。
内容：基于Dailydialog数据集构建Context-Response句子对形式的相关性数据集，其中句子对相关为正样本，不相关则为负样本。负样本的通常构建思路是将Response随机替换成其他对话的Response。PONE方法[12]指出随机挑选的Respose和Context基本不相关，模型训练收益很小。因此，这里的做法是随机选择10条Response，并计算和真实Response的语义相关度，并选择排名居中的句子作为伪样本。构造数据集后再在SimCSE模型上微调，微调后的模型可用于计算对话中Context和Response的相关度打分，记为RM打分。
4.1.3 Topic Coherence Metric (TCM)
目的：分析Context和Response的主题一致性。
内容：GRADE方法[13]构建了Context和Response的主题词级别的图表示，并计算了Context和Response的主题词级别的相关度。相比粗粒度的相关性指标，GRADE更加关注细粒度级别的主题相关程度，是相关性指标的有效补充。TCM指标借鉴GRADE方法。
具体流程如下：首先提取Context和Response中的关键词构建图，其中每个关键词都是一个节点，只有Context和Response的关键词之间存在边。基于ConceptNet获取每个节点的表示，再使用图注意力网络（GATs）聚集关键词邻居节点的信息并迭代每个节点的表示，最后综合全部节点的表示得到对话的图表示。在主题词级别的图表示上连接全连接层用于分类，微调后的模型即可用于计算对话的TCM打分。
4.1.4 Engagement Metric (EM)
目的：分析生成Response的人或对话模型有多大的意愿参与当前对话。
内容：前面提到的指标都是从Context和Response视角评估对话质量，而用户参与度则是基于用户的视角来评估。用户参与度打分一般是0~5，分数越大，表示用户参与当前对话的兴趣越大。我们将ConvAI数据集[10]的参与度打分从1~5缩放到0~1，作为参与度打分数据集。预训练模型仍然使用SimCSE，用于预测对话的参与度打分。预训练后的模型可用于预测对话的用户参与度打分，记为EM。
4.1.5 Specificity Metric (SM)
目的：分析Response本身是否足够细节。
内容：SM指标用于避免Response模棱两可，缺乏信息量。
具体做法如下：序列Mask掉Response中的每一个Token，并基于SimCSE模型的MLM任务计算Negative Log-Likelihood损失，得到的打分称为SM-NLL。替换损失函数为Negative Cross-Entropy和Perplexity可以分别得到SM-NCE和SM-PPL打分，共3个SM指标打分。3个SM指标打分都需要分别归一化到0和1之间。
4.2 集成方法CRS
集成不同评估指标的打分是提高自动化对话评估效果的有效手段。
对每一个待评估的对话，基于上述5类7种基础指标可以得到7种不同的打分。对于待评估数据集的某个评估维度，需要综合7种指标打分得到一个综合打分，用于和人类打分计算相关性。我们的集成方法分为以下两步。
4.2.1 不同评估维度权重分布的计算
首先，计算验证集上每个数据集每个评估维度7种评估指标的相关性打分，相关性打分越大，认为该指标对该评估维度越重要。对越重要的评估指标赋予一个更大的权重，并将得到的权重在指标维度重新归一化，这样则得到了每个数据集每个评估维度上不同评估指标的权重分布：

其中是第个数据集第个评估维度上第个评估指标的相关性打分，是相关性打分的幂数，越大则相关性打分越高的指标的权重就越大。一般当max（）在1/3到1/2之间时集成效果最好，这是计算的一种简单有效手段。实验中，将设置为常数可以获得更好的泛化效果，我们将设置为2，并在验证集上计算权重分布，再迁移到测试集上，取得了比赛最优性能。
在数据集维度，将不同数据集中相同评估维度的权重求均值，得到每个评估维度在不同评估指标上的权重分布：

注意这里得到的权重分布已经和具体数据集无关，可以将权重分布迁移到测试集上。
4.2.2 计算指标打分的加权和
对每个测试集的每个评估维度，计算7种指标打分并基于第一步的权重求加权和，得到综合打分：

加权得到的综合打分和人工打分计算相关性，得到每种评估维度上的模型打分和人工打分的相关性打分。
我们的集成方法基于指标的相关性打分赋予权重并重新归一化，所以将该集成方法称为相关性重归一化方法。在得到的MME指标上使用CRS集成方法，可得MME-CRS评估算法。
5 实验分析5.1 实验结果
我们的方法主要基于Dailydialog数据集预训练（除了EM子指标是使用ConvAI2数据集），在比赛验证集上计算集成方法的权重分布，最终在测试集上取得了0.3104的Spearman相关性打分。
图6展示了比赛基准模型Deep AM-FM[14]以及比赛Top5队伍在测试集上不同数据集评估维度的性能。本文的方法以0.3104的平均Spearman相关性系数取得了第一，且在5个数据集全部11个评估维度中的6个取得了第一，证明了本文方法的优越性能。

图6 测试集上Top 5队伍的Spearman相关性打分对比（%）
为了方便展示，图中方法采用了数据集-评估维度的展示方式。其中J、E、N、DT、DP分别表示JSALT、ESL、NCM、DST10-Topical、DSTC10-Persona数据集，而A、C、G、R分别表示Appropriateness、Content、Grammar、Relevance评估维度。我们对每个评估维度上最好的性能进行了加粗。
5.2 消融实验
在消融实验部分，我们以本文方法MME-CRS评估为基准，在集成阶段分别去除FM、RM、TCM、EM、SM、RM+TCM指标，对比不同指标在集成过程中的重要性。实验性能如图7所示：

图7 测试集上不同评估指标的消融实验（%）
相关性指标RM和主题一致性指标TCM都使用了对话中的Context和Response信息，因此在实验中同时去除这两个指标，观察对性能的影响。从图7中的实验结果可以看出：

TCM、RM和EM对于模型性能的贡献最大，打分集成阶段删除这三个评估指标后，测试集上的平均Spearman相关性打分分别降低了3.26%、1.56%和1.01%。
粗粒度的RM指标和细粒度的TCM指标是有益的互相补充。如果分别去除RM或TCM指标，性能会有稍微下降；如果同时去除RM和TCM指标，评估方法缺乏了Context相关的信息，性能会大幅降低到11.07%。
SM指标在测试集上的提升基本可以忽略。我们分析原因是：测试集中用于生成Response的各个生成模型在测试集语料上过拟合较为严重，因此生成了很多非常详细，但和Context不相关的Response。因此SM指标的优劣对于测试集质量的评估基本没有作用。

5.3 CRS效果
为了分析集成算法CRS的作用，本文对比了MME-CRS和MME-Avg（将MME多个指标打分简单平均）两个评估方法的性能，如图8所示：

图8 MME-CRS和MME-Avg在测试集上的性能对比（%）
从图中可以看出，MME-CRS方法相比于MME-Avg高了3.49%，证明了CRS算法在集成子指标打分方面的优越性能。
6 总结在本次比赛中，我们总结了开放领域对话自动评估存在的两个主要问题，即评估指标不够全面和缺乏有效的指标集成方法。针对评估指标不够全面的问题，本文设计了5类7种评估指标用于全面衡量对话的质量；基于7种基础指标，提出了相关性重归一化方法来计算每种对话评估维度的集成打分。
【DSTC10开放领域对话评估比赛冠军方法总结】虽然本文方法在DSTC10比赛中取得了较好的成绩，但后续我们将继续探索其他更有效的评估指标和指标集成方法。我们正在尝试将比赛中的技术应用到美团具体业务中，如语音交互中心的智能外呼机器人、智能营销和智能客服中，在多个不同维度评估机器、人工客服与用户的对话质量，不断优化对话效果，提升用户的满意度。