基于Joint BERT模型的意图识别技术实践

介绍

意图识别在诸多领域已经有了非常广泛的应用，例如各个品牌的智能语音助手，如今多模态模型能力迅猛增长，与LLM交流方式变得多样化，为了给LLM提供高质量有价值的上下文嵌入信息，引入意图识别变得尤为重要，其不仅能够过滤掉大部分无用但又不得不加入pipline的工具，还可以极大优化整个pipline的响应时间以获得更好的用户体验。

意图识别类似分类任务，意图分类的方法包括CNN、LSTM、基于注意力的CNN、分层注意力网络、对抗性多任务学习。在调研时看到了JointBert论文。

模型架构

CLS（[CLS]）是BERT模型中的一个特殊标记（special token），位于输入序列的第一个位置。CLS标记的主要作用是表示整个输入序列的类别。在训练BERT模型时，我们将输入序列的最后一个token传给分类层，这个token就是CLS标记。分类层将这个标记作为输入，输出一个代表序列类别的向量。这个向量在预测阶段被用来判断输入序列所属的类别。

SEP（[SEP]）是BERT模型中的另一个特殊标记，它位于输入序列的最后一个位置。SEP标记的主要作用是分隔不同的输入序列，使BERT模型能够同时处理多个输入序列。在训练和预测阶段，我们将不同的输入序列用SEP标记分隔开，使BERT模型能够正确地处理它们。

Joint BERT模型基于BERT的架构，利用其强大的双向上下文表示能力。它通过在BERT的基础上进行简单的微调（fine-tuning），来同时处理意图分类和槽位填充任务。Joint BERT模型通过使用BERT的隐藏状态来同时预测意图和填充槽位。具体来说，它使用特殊标记[CLS]的第一个隐藏状态来预测意图，而其他标记的最终隐藏状态则用于通过softmax层分类槽位填充标签。Joint BERT模型的优化目标是最大化条件概率p(yi, ys|x)，即给定输入x时，意图yi和槽位序列ys的联合概率。这通过最小化交叉熵损失来实现端到端的微调。为了改进槽位填充性能，论文中还探讨了在Joint BERT模型之上添加条件随机场（CRF）层的效果。CRF可以帮助模型学习槽位标签之间的依赖关系，从而提高槽位填充的准确性。

最佳实践

基础环境

python310

GPU Memory > 4G

得益于Bert模型的优点，我们可以在CPU上进行高效推理

conda create -n intent-cls python=3.10
conda activate intent-cls
git clone https://devops.digitalchina.com/dcg/wuhan/tai/ai-team-demo-subgroup/intent-cls
cd intent-cls
pip install -r requirements.txt

数据准备

项目提供了SMP2019数据集，结构如下

{
    "text": "我们下次什么时候再来一起看电影",
    "domain": "cinemas",
    "intent": "DATE_QUERY",
    "slots": {}
}

按照此数据集我造了20条关于与LLM交互时最常见的两种意图，分别为CHAT以及IMAGE_GENERATE

{
    "text": "我们能在病毒睡觉时杀死它们吗？",
    "domain": "ai",
    "intent": "CHAT",
    "slots": {}
}
{
    "text": "呈现一座巍峨的火山正喷发的壮观景象，熔岩流淌在周围的村庄中，天空被火光染红。",
    "domain": "ai",
    "intent": "IMAGE_GENERATE",
    "slots": {}
}

hyper parameter

lr:5e-4

epoc:10

batch_size:64

adam_epsilon:1e-8

warmup_steps:60

training log

batch_size=64 显存占用 4052MB

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[2/20] train loss: 2.828829526901245 dev acc: 1.0  dev intent_avg: 0.5 def slot_avg: 0.5 save best model: *
[3/20] train loss: 2.2913732528686523 dev acc: 1.0882352941176472  dev intent_avg: 0.5 def slot_avg: 0.5882352941176471 save best model: *
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[10/20] train loss: 0.4157700538635254 dev acc: 1.7058823529411766  dev intent_avg: 0.75 def slot_avg: 0.9558823529411765 save best model:
[11/20] train loss: 0.31954818964004517 dev acc: 1.7058823529411766  dev intent_avg: 0.75 def slot_avg: 0.9558823529411765 save best model:
[12/20] train loss: 0.20628906786441803 dev acc: 1.7058823529411766  dev intent_avg: 0.75 def slot_avg: 0.9558823529411765 save best model:
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[16/20] train loss: 0.04355735704302788 dev acc: 1.9803921568627452  dev intent_avg: 1.0 def slot_avg: 0.9803921568627451 save best model:
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[19/20] train loss: 0.012173544615507126 dev acc: 1.9803921568627452  dev intent_avg: 1.0 def slot_avg: 0.9803921568627451 save best model:
[20/20] train loss: 0.009846788831055164 dev acc: 1.9803921568627452  dev intent_avg: 1.0 def slot_avg: 0.9803921568627451 save best model:
last model dev intent_avg: 1.0 def slot_avg: 0.9803921568627451

training loss

模型评估

由于数据集较少，训练集与测试集按照8:2的比例划分，训练后测试集的100%正确率并不能有效说明最终效果。

项目中提供了fastapi的部署脚本，可以快速启动一个异步推理服务，详情请参见README。

请求CURL

curl --location 'http://127.0.0.1:8000/detect' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '{
    "text": "xxxx"
}'

测试结果如下

{
    "text": "火箭迟早要上天，为什么不在天上发射？"
},
{
    "text": "火箭迟早要上天，为什么不在天上发射？",
    "intent": "CHAT",
    "slots": {}
}

{
    "text": "导盲犬禁止入内，是给盲人看的，还是给导盲犬看的？"
},
{
    "text": "导盲犬禁止入内，是给盲人看的，还是给导盲犬看的？",
    "intent": "CHAT",
    "slots": {}
}

{
    "text": "森林，女孩，短发，战靴，光晕"
},
{
    "text": "森林，女孩，短发，战靴，光晕",
    "intent": "IMAGE_GENERATE",
    "slots": {}
}

{
    "text": "帮我画一个昏暗的房间，里面有很多魔法阵，魔法阵泛着各种光芒，一位智者正在看书"
},
{
    "text": "帮我画一个昏暗的房间，里面有很多魔法阵，魔法阵泛着各种光芒，一位智者正在看书",
    "intent": "IMAGE_GENERATE",
    "slots": {}
}

补充

这里并没有使用槽位填充，是因为这个场景并不需要信息抽取，只需判断用户意图即可用于后续处理。如若需要信息抽取请按照SMP2019数据集格式给出slot槽位的内容。

• 意图标签：以txt格式给出，每行一个意图，未识别意图以[UNK]标签表示。以SMP2019为例。

• 槽位标签：与意图标签类似，以txt格式给出。包括三个特殊标签：[PAD]表示输入序列中的padding token, [UNK]表示未识别序列标签, [O]表示没有槽位的token标签。对于有含义的槽位标签，又分为以'B_'开头的槽位开始的标签, 以及以'I_'开头的其余槽位标记两种。

另外，意图识别数据应需要不断的收集与维护，初始数据集不用很多，但要在项目中做好数据采集与清洗，定期进行模型训练并更新，对于一些bad case需要人为判断缺陷并改善数据集中的类似case，正确率才会越来越高。