Edit model card

Задача Incomplete Utterance Restoration

Генеративная модель на основе sberbank-ai/rugpt3large_based_on_gpt2 для восстановления полного текста реплик в диалоге из контекста.

Допустим, последние 2 строки диалога имеют вид:

- Как тебя зовут?
- Джульетта Мао

Модель позволяет получить полный текст последней реплики, с раскрытыми анафорами, эллипсисами и т.д.:

Меня зовут Джульетта Мао

Раскрытая реплика позволяет использовать многие классические инструменты NLP для своей обработки, включая регулярные выражения, классификаторы интентов и т.д.

Подробнее о том, какие ситуации и как обрабатываются моделью, смотрите в конце страницы и в этом документе.

Пример использования

Данная модель работает в прототипе диалоговой системы. Она не требует для работы никакой "обвязки", пре- или постпроцессинга, помимо стандартных для моделей семейства GPT, поэтому использовать ее автономно очень просто:

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM


device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
model_name = "inkoziev/rugpt_interpreter"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
tokenizer.add_special_tokens({'bos_token': '<s>', 'eos_token': '</s>', 'pad_token': '<pad>'})
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
model.to(device)
model.eval()

# На вход модели подаем последние 2-3 реплики диалога. Каждая реплика на отдельной строке, начинается с символа "-"
# В конце добавляем символ "#"
input_text = """<s>- Как тебя зовут?
- Джульетта Мао #"""
#input_text = """<s>- Что Предтечи забрали у Предшественников?
#- Они узурпировали у них Мантию — защиту всего живого в галактике #"""

encoded_prompt = tokenizer.encode(input_text, add_special_tokens=False, return_tensors="pt").to(device)

output_sequences = model.generate(input_ids=encoded_prompt, max_length=100, num_return_sequences=1, pad_token_id=tokenizer.pad_token_id)

text = tokenizer.decode(output_sequences[0].tolist(), clean_up_tokenization_spaces=True)[len(input_text)+1:]
text = text[: text.find('</s>')]
print(text)

Формат входных данных

На вход модели подается результат токенизации для текста, составленного из 2 или 3 последних реплик диалога. Первым токеном должен быть <s>. Каждая реплика должна начинаться префиксом "- ". Реплики разделяются символом перевода строки. К последней реплике, которая будет раскрываться, добавляется подстрока " #".

<s>- Как тебя зовут?
- Джульетта Мао #

Обрабатываемые ситуации

Модель разрабатывается с прицелом на использование в чатботе. Она поддерживает некоторые типичные ситуации в читчате, которые перечислены далее.

В примерах после символа ⇒ идет эталонная раскрытая реплика, которую должна сгенерировать модель.

Эллипсисы:

- Как же тебя зовут, а?
- Меня – Стас, а тебя?  ⇒ Меня зовут Стас. Как тебя зовут?

В редких случаях и главное слово в словосочетании может опускаться, модель попытается его восстановить:

- Мама, купи мне собаку.
- А ты будешь за ней ухаживать?
- А ты мне здоровую купи.  ⇒ купи мне здоровую собаку

Анафора:

- Ты собак любишь?
- Не люблю я их  ⇒ я не люблю собак

Иногда для раскрытия полной реплики требуется привлечение здравого смысла, модель для этого будет опираться на статистику претрейна:

- Мне на голову упала коробка.
- А что в ней было?  ⇒ что было в коробке|голове?

Гэппинг:

- Ты кошек любишь?
- Их – нет  ⇒  я не люблю кошек

Сложный гэппинг:

- В 25 лет вы получаете пенсию?
- Не я - отец.  ⇒  Я не получаю пенсию. Отец получает пенсию

Восстановление необязательного местоименного подлежащего (см. pro drop):

- Согласна?
- Да  ⇒ я согласна

Модель пытается "читать между строк" и восстанавливать подразумеваемые части реплики:

- Ты разве ещё не ел?
- Тебя ждал  ⇒  я еще не ел. я ждал тебя.

Отрицания в диалоге:

- Я не прав?
- Нет. (Да.) ⇒ ты не прав

Интерпретация не сводится к копированию слов из контекста, иногда модель должна добавить ассоциируемые с ситуацией слова:

- Как прошли выходные?
- В Простоквашино ездила...  ⇒  я на выходных ездила в Простоквашино

Все вышесказанное может быть в разных сочетаниях одновременно:

- Где твой кот?
- Жена к ветеринару повезла.  ⇒ жена повезла моего кота к ветеринару
- Заболел?  ⇒  твой кот заболел?

Сложные предложения:

- Я сварила суп, иди ешь.
- Из чего?  ⇒  из чего ты сварила суп?

Замена подлежащего производится, если это улучшает понимание реплики:

- Как себя чувствует твой попугай?
- Бедняга умер...   ⇒   мой попугай умер

Иногда от реплики остается только наречие, модель будет восстанавливать все остальное:

- Девушка, а Вы животных любите?
- Очень!  ⇒ я очень люблю животных

Форма сказуемого иногда может меняться из соображений согласованности:

- Рабинович, как думаете, что будет делать правительство, если завтра население разом бросит курить?
- Таки, поднимут акцизы на алкоголь...  ⇒ правительно поднимет акцизы на алкоголь, если завтра население разом бросит курить

Во всех случаях модель не выдает никакой информации, откуда она взяла подстановку для замены или заполнения в выходном тексте. На выходе получается просто текст реплики в том виде, как ее мог бы сказать человек, безо всяких дополнительных отсылок и маркеров:

- У тебя брат есть?
- Да, есть
- Где он работает?  ⇒ Где работает твой брат?

В данном примере модель никак не сообщит нам, откуда она взяла подстановку “твой брат” для местоимения “он”. Это сильно упрощает ручную разметку обучающего корпуса и не особо мешает диалоговой системе.

Во многих случаях модель приводит порядок слов к более-менее каноническому. Точнее говоря, она старается выдать текст с таким порядком слов, который обычно используют носители языка в данном контексте диалога. Если русскоговорящие предпочитают OVS вместо формального SVO, то модель будет выдавать именно OVS:

- У тебя штрафы были?
- Нет, их никогда не было ⇒ у меня никогда не было штрафов

Модель обычно вставляет личные местоимения, даже если форма глагола позволяет обойтись без них:

- Жару любишь?
- Ненавижу ее  ⇒ я ненавижу жару

Сложносочиненные ответы разбиваются на отдельные клаузы, чтобы downstream pipeline мог обработать их последовательно:

- Тебя как зовут?
- Кортана, а тебя как?  ⇒  Меня зовут Кортана. Как тебя зовут?

В качестве контекста можно подавать последние 2 или 3 реплики. Более длинные отношения весьма редки, чтобы ради них усложнять датасет. Кроме того, во многих случаях достаточно применить модель рекурсивно - подать вместо исходных реплик диалога результат их раскрытия моделью:

- Где живешь?
- В Шанхае  ⇒ я живу в Шанхае
- Давно?   ⇒  ты давно живешь в Шанхае?
- Два года уже  ⇒ я уже два года живу в Шанхае
- Как там погода?  ⇒ как там погода в Шанхае?

Последнее, что хочется отметить: модель обучена только на диалоговых данных с короткими репликами (читчат). Она практически не способна раскрывать анафоры в художественных текстах, хотя это не ограничение модели, а особенность обучающего датасета.

Контакты

Если у Вас есть какие-то вопросы по использованию этой модели, или предложения по ее улучшению - пишите мне mentalcomputing@gmail.com

Citation:

@MISC{rugpt_interpreter,
    author  = {Ilya Koziev},
    title   = {Incomplete Utterance Restoration in Russian Chit-Chat conversations},
    url     = {https://huggingface.co/inkoziev/rugpt_interpreter},
    year    = 2022
}
Downloads last month
36
Hosted inference API
Text Generation
Examples
Examples
This model can be loaded on the Inference API on-demand.