NLP

Data Augmentation for Spoken Language Understanding via Joint Variational Generation

NLU, Variational Generation

本文定义了数据增强DA的通用结构，并且针对于SLU任务提出了Joint Language Understanding Variational Autoencoder (JLUVA)模型，在此基础上分析了各种VAE采样的方法。AAAI2019

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Introduction

标准的SLU任务需要大量的标注数据，本文研究的是基于VAE的SLU数据增强（DA）方法。大部分传统的DA方法只是简单地保留类别信息，对样本进行一定的转译，这类方法需要完整的监督信息，缺乏生成的多样性和鲁棒性。而本文定义了一种基于隐变量的 generative data augmentation (GDA)，在多个SLU数据集上进行实验，证明了GDA的有效性。

本文的核心贡献如下：

  • 本文定义了一种针对于SLU任务的通用GDA框架，并且提出了一种基于monte carlo的采样方法。
  • 本文提出了一种联合生成utterance和label的生成模型，实验证明可以生成自然的语句，并且可以正确的标注；同时提高了SLU模型的准确率。
  • 作者通过大量的实验证明本文提出的GDA方法适用于各种SLU数据集和模型。

Model

GDA Framework

作者首先描述了SLU任务中GDA的通用框架。

Notations
$w=(w_{1},…,w_{T})$ 是一个utterance，T是这个序列的长度。在一个已标注的SLU数据集中，$s=(s_{1},…,s_{T})$ 是序列w对应的slot标注，序列的意图标注则用y表示。D是一个全部标注过的SLU数据集 $\left\{\left(\mathbf{w}_{1}, \mathbf{s}_{1}, y_{1}\right), \dots,\left(\mathbf{w}_{n}, \mathbf{s}_{n}, y_{n}\right)\right\}$，n是数据集的大小，从D中采样的一个样本为$x=(w,s,y)$，$D_{w}, D_{s}, D_{y}$ 分别代表D中所有utterances、slot labels、intent labels。

Spoken Language Understanding
本文采用的是slot-intent联合模型，训练损失函数如下：
$$
\mathcal{L}_{L U}(\psi ; \mathbf{w}, \mathbf{s}, y)=-\log p_{\psi}(\mathbf{s}, y | \mathbf{w})
$$

Generative Data Augmentation
作者从理论上分析了生成式数据增强的通用框架，如Fig 1所示。假设D中的所有样本满足独立同分布，都是从一个真实但未知的语言分布P采样得到 $p(\mathbf{x}) \in \mathcal{P}$，但是由于实际数据收集过程中的偏差，数据集D中的$D_{w}$与真实分布存在差异，定义这种偏差为 $\omega_{b} \in \Omega : \mathcal{P} \rightarrow \mathcal{P^{*}}$，可以使用KL散度来衡量真实分布p与采样分布$p^{*}$。

一个理想的GDA模型应该抵消偏差$\omega_{b}$，通过无监督地采样学习来发掘出真实分布。如果合成的数据完全满足$p^{*}$的分布，那么这种DA的方法不会产生更好的SLU的结果。与之相反，一个好的DA方法应该能得到一个新的分布 $\hat{p}^{\star}=\omega_{d}(\hat{p})$，使得$d\left(\hat{p}^{\star}, p\right)<d(\hat{p}, p)$，即DA采样$w_{d}$能够抵消$w_{b}$的影响。

Joint Generative Model

作者首先将VAE应用到utterance的生成，然后再拓展VAE模型，以一种联合的方式去产生对应的标签信息。

Standard VAE

The Sampling Problem
训练好Encoder network和Decoder network后，需要从Decoder network采样得到utterance，即：
$$
\hat{\mathbf{w}} \sim p_{\theta_{\mathcal{D}}, \phi_{\mathcal{D}}}(\mathbf{w})=\int p_{\theta_{\mathcal{D}}}(\mathbf{w} | \mathbf{z}) p_{\theta_{\mathcal{D}}, \phi_{\mathcal{D}}}(\mathbf{z}) d \mathbf{z}
$$
$$
p_{\theta_{\mathcal{D}}, \phi_{\mathcal{D}}}(\mathbf{z})=\mathbb{E}_{\mathbf{w} \sim p(\mathbf{w})}\left[q_{\phi_{\mathcal{D}}}(\mathbf{z} | \mathbf{w})\right]
$$
而w的真实分布往往是未知的，因此需要一些近似的方法来从隐变量中采样，而采样的质量会影响生成样本的好坏。

  • VAE中最基础的方法是直接用z的先验分布（标准正态分布）来近似，直接从正态分布中采样z。而这种方法会生成大量同质的和无意义的样本，因为这种假设过于简单。

    In real world scenarios, the KLD loss term in ELBO loss is still large after convergence.

  • 另一种是基于Monte Carlo的方法

    According to the law of large numbers, the marginal likelihood $p_{\theta_{\mathcal{D}}, \phi_{\mathcal{D}}}(\mathbf{w})$ converges to the empirical mean, thereby providing an unbiased distribution for sampling w.

作者还提出了一种Exploratory Sampling的采样方法，目的是增加生成utterance的多样性。作者认为一种理想的采样方法应该是无偏估计，但是方差要增加。假设Algorithm 1中，$\mu, \sigma$ 分别是VAE encoder得到的均值和方差，然后可以从 $\mathcal{N}\left(\boldsymbol{\mu}(\mathbf{w}), \lambda_{s} \cdot \boldsymbol{\sigma}(\mathbf{w})\right)$ 采样z，而参数 $\lambda_{s}$ 用来控制VAE decoder（也叫做generator）探索exploration的程度，影响生成utterance的多样性。

Joint Language Understanding VAE

与标准的输入输出均为utterance的VAE模型相比，Joint Language Understanding VAE(JLUVA) 还需要同时预测slot和intent标签，如图2所示：

因此，SLU的loss如下：
$$
\mathcal{L}_{L U}(\phi, \psi ; \mathbf{w}, \mathbf{s}, y)=-\mathbb{E}_{\mathbf{z} \sim q_{\phi}}\left[\log p_{\psi}(\mathbf{s}, y | \hat{\mathbf{w}}, \mathbf{z})\right]
$$
JLUVA的联合loss为：

We obtain the optimal parameters $\theta^{*}, \phi^{*}, \psi^{*}$ by minimizing Equation 6 (i.e. $\arg \min_{\theta, \phi, \psi} \mathcal{L}$) with respect to a real dataset D.

在数据生成阶段，模型使用某种近似策略（上文Sampling中的方法）来采样，然后通过decoder network $p_{\theta}\left(\mathbf{w} | \mathbf{z}^{\star}\right)$ 来合成utterance $\hat{\mathrm{w}}$，最后再通过SLU网络来预测合成utterance的标签 $\hat{\mathbf{s}}$ 和 $\hat{y}$，三者合为一体得到一个样本$(\hat{\mathbf{w}}, \hat{\mathbf{s}}, \hat{y})$。

Experiments

Datasets

作者在以下SLU数据集上做实验：

  • ATIS: Airline Travel Information System (ATIS) (Hemphill, Godfrey, and Doddington 1990) is a representative dataset in the SLU task, providing well-founded comparative environment for our experiments.
  • Snips: The snips dataset is an open source virtual-assistant corpus. The dataset contains user queries from various domains such as manipulating playlists or booking restaurants.
  • MIT Restaurant (MR): This single-domain dataset specializes in spoken queries related to booking restaurants.
  • MIT Movie: The MIT movie corpus consists of two single-domain datasets: the movie eng (ME) and movie trivia (MT) datasets. While both datasets contain queries about film information, the trivia queries are more complex and specific.

Experimental Settings

Since we observe a high variance in performance gains among different runs of the same generative model, we need to approach the experimental designs with a more conservative stance.

论文实验设置如下：

  • 在相同的训练集下，使用不同的随机数种子来训练$N_{G}$个相同的生成模型
  • 从$N_{G}$中每一个模型采样得到m个utterances，得到$N_{G}$个增强后的数据集$\mathcal{D}_{1}^{\prime}, \ldots, \mathcal{D}_{N_{G}}^{\prime}$
  • 在每一个数据集上训练$N_{L}$个相同的SLU模型，所有的模型都是在相同的验证集和测试集上评估
  • 最终得到$N_{G} \times N_{L}$个结果

Generative Data Augmentation Results

实验表明本文提出的方法在小规模数据集上效果提升明显，可能是因为对于大数据集数据增强的意义不大。

GDA on Other SLU Models and Datasets

从表3可以看出，本文提出的GDA模型的效果受两个方面因素的影响：

  • 数据集本身的难度
  • 模型的表达能力

Comparison to Other State-of-the-art Results

Ablation Studies

作者做了两组消融实验分别来验证采样方法和合成数据比例的影响。

Sampling Methods

  1. Exploratory Monte-Carlo Posterior Sampling (Ours): z is sampled from the empirical expectation of the model, which is estimated by inferring posteriors from random utterance samples. (Algorithm 1)

  2. Standard Gaussian: z is sampled from the assumed prior, the standard multivariate Gaussian.

  3. Additive Sampling: First, the latent representation $z_{w}$ of a random utterance w is sampled. Then $z_{w}$ is disturbed by a perturbation vector α ∼ U (−0.2,0.2). It was proposed for the deterministic model in (Kurata, Xiang, and Zhou 2016).

实验结果见表2。实验结果表明本文提出的Exploratory Monte-Carlo Posterior Sampling是最优的。而简单的Additive Sampling也取得了不错的效果，表明采样方法并不仅限于高斯分布。最简单的标准正态分布导致模型表现下降，说明这种采样方法有很大的局限性。

Synthetic Data Ratio

从图3可以看出，在合成数据：原始数据=50左右时，SLU模型的提升效果达到平衡。

Conclusion

本文定义了数据增强DA的通用结构，并且针对于SLU任务提出了Joint Language Understanding Variational Au-
toencoder (JLUVA)模型，在此基础上分析了各种VAE采样的方法。作者最后提到这类方法也可以应用到其它NLP任务中，但是这些工作还需要更多的理论上的解释。

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