京都大学 / 新制・課程博士 / 博士(情報学) / 甲第24259号 / 情博第803号 / 新制||情||135(附属図書館) / 京都大学大学院情報学研究科社会情報学専攻 / (主査)教授 吉川 正俊, 教授 田島 敬史, 教授 黒橋 禎夫, 特定准教授 LIN Donghui / 学位規則第4条第1項該当 / Doctor of Informatics / Kyoto University / DFAM

Les modèles de langue pré-entraînés ont montré leur efficacité dans beaucoup de tâches de traitement de la langue naturelle. Ces modèles peuvent capter des régularités générales d'une langue à partir d'un grand ensemble de textes, qui sont utiles dans la plupart des applications en traitement de langue naturelle. Dans ce mémoire, nous étudions les problèmes de dialogue, i.e. générer une réponse à un énoncé de l'utilisateur. Nous exploitons les modèles de langue pré-entraînés pour traiter différents aspects des systèmes de dialogue. Premièrement, les modèles de langue pré-entraînés sont entraînés and utilisés dans les systèmes de dialogue de différentes façons. Il n'est pas clair quelle façon est la plus appropriée. Pour le dialogue orienté-tâche, l’approche de l'état de l'art pour le suivi de l'état de dialogue (Dialogue State Tracking) utilise BERT comme encodeur et empile un autre réseau de neurones récurrent (RNN) sur les sorties de BERT comme décodeur. Dans ce cas, seul l'encodeur peut bénéficier des modèles de langue pré-entraînés. Dans la première partie de ce mémoire, nous proposons une méthode qui utilise un seul modèle BERT pour l'encodeur et le décodeur, permettant ainsi un ajustement de paramètres plus efficace. Notre méthode atteint une performance qui dépasse l'état de l'art. Pour la tâche de génération de réponses dans un chatbot, nous comparons 4 approches communément utilisées. Elles sont basées sur des modèles pré-entraînés et utilisent des objectifs et des mécanismes d'attention différents. En nous appuyant sur des expérimentations, nous observons l'impact de deux types de disparité qui sont largement ignorées dans la littérature: disparité entre pré-entraînement et peaufinage, et disparité entre peaufinage et génération de réponse. Nous montrons que l'impact de ces disparités devient évident quand le volume de données d’entraînement est limité. Afin de remédier à ce problème, nous proposons deux méthodes qui réduisent les disparités, permettant d'améliorer la performance. Deuxièmement, même si les méthodes basées sur des modèles pré-entraînés ont connu de grands succès en dialogue général, nous devons de plus en plus traiter le problème de dialogue conditionné, c'est-à-dire dialogue en relation à une certaine condition (qui peut désigner un personnage, un sujet, etc.). Des chercheurs se sont aussi intéressés aux systèmes de chatbot avec des habiletés de conversation multiples, i.e. chatbot capable de confronter différentes situations de dialogues conditionnés. Ainsi, dans la seconde partie de ce mémoire, nous étudions le problème de génération de dialogue conditionné. D'abord, nous proposons une méthode générale qui exploite non seulement des données de dialogues conditionnées, mais aussi des données non-dialogues (textes) conditionnées. Ces dernières sont beaucoup plus faciles à acquérir en pratique. Ceci nous permet d'atténuer le problème de rareté de données. Ensuite, nous proposons des méthodes qui utilisent le concept d'adaptateur proposé récemment dans la littérature. Un adaptateur permet de renforcer un système de dialogue général en lui donnant une habileté spécifique. Nous montrons que les adaptateurs peuvent encoder des habiletés de dialogue conditionné de façon stricte ou flexible, tout en utilisant seulement 6% plus de paramètres. Ce mémoire contient 4 travaux sur deux grands problèmes de dialogue: l'architecture inhérente du modèle de dialogue basé sur des modèles de langue pré-entraînés, et l'enrichissement d'un système de dialogue général pour avoir des habiletés spécifiques. Ces travaux non seulement nous permettent d'obtenir des performances dépassant de l'état de l'art, mais aussi soulignent l'importance de concevoir l'architecture du modèle pour bien correspondre à la tâche, plutôt que simplement augmenter le volume de données d'entraînement et la puissance de calcul brute. / Pre-trained language models (LMs) have shown to be effective in many NLP tasks. They can capture general language regularities from a large amount of texts, which are useful for most applications related to natural languages. In this thesis, we study the problems of dialogue, i.e. to generate a response to a user's utterance. We exploit pre-trained language models to deal with different aspects of dialogue systems. First, pre-trained language models have been trained and used in different ways in dialogue systems and it is unclear what is the best way to use pre-trained language models in dialogue. For task-oriented dialogue systems, the state-of-the-art framework for Dialogue State Tracking (DST) uses BERT as the encoder and stacks an RNN upon BERT outputs as the decoder. Pre-trained language models are only leveraged for the encoder. In the first part of the thesis, we investigate methods using a single BERT model for both the encoder and the decoder, allowing for more effective parameter updating. Our method achieves new state-of-the-art performance. For the task of response generation in generative chatbot systems, we further compare the 4 commonly used frameworks based on pre-trained LMs, which use different training objectives and attention mechanisms. Through extensive experiments, we observe the impact of two types of discrepancy: pretrain-finetune discrepancy and finetune-generation discrepancy (i.e. differences between pre-training and fine-tuning, and between fine-tuning and generation), which have not been paid attention to. We show that the impact of the discrepancies will surface when limited amount of training data is available. To alleviate the problem, we propose two methods to reduce discrepancies, yielding improved performance. Second, even though pre-training based methods have shown excellent performance in general dialogue generation, we are more and more faced with the problem of conditioned conversation, i.e. conversation in relation with some condition (persona, topic, etc.). Researchers are also interested in multi-skill chatbot systems, namely equipping a chatbot with abilities to confront different conditioned generation tasks. Therefore, in the second part of the thesis, we investigate the problem of conditioned dialogue generation. First, we propose a general method that leverages not only conditioned dialogue data, but also conditioned non-dialogue text data, which are much easier to collect, in order to alleviate the data scarcity issue of conditioned dialogue generation. Second, the concept of Adapter has been recently proposed, which adapts a general dialogue system to enhance some dialogue skill. We investigate the ways to learn a dialogue skill. We show that Adapter has enough capacity to model a dialogue skill for either loosely-conditioned or strictly-conditioned response generation, while using only 6% more parameters. This thesis contains 4 pieces of work relating to the two general problems in dialogue systems: the inherent architecture for dialogue systems based on pre-trained LMs, and enhancement of a general dialogue system for some specific skills. The studies not only propose new approaches that outperform the current state of the art, but also stress the importance of carefully designing the model architecture to fit the task, instead of simply increasing the amount of training data and the raw computation power.

Auto-completion is a task that requires an algorithm to give suggestions for completing sentences. Specifically, the history of live chat and the words already typed by the agents are provided to the algorithm for outputting the suggestions to finish the sentences. This study aimed to investigate if the above task can be handled by fine-tuning a pre-trained T5 model on the target dataset. In this thesis, both an English and a Portuguese dataset were selected. Then, T5 and its multilingual version mT5were fine-tuned on the target datasets. The models were evaluated with different metrics (log perplexity, token level accuracy, and multi-word level accuracy), and the results are compared to those of the baseline methods. The results on these different metrics show that a method based on pre-trained T5 is a promising approach to handle the target task. / Automatisk komplettering är en uppgift som kräver en algoritm för att ge förslag på hur man kan slutföra meningar. Specifikt levereras historien om livechatt och de ord som redan har skrivits av agenterna till algoritmen för att mata ut förslagen för att avsluta meningarna. Denna studie syftade till att undersöka om ovanstående uppgift kan hanteras genom att finjustera en förtränad T5-modell på måldatamängden. I denna avhandling valdes både en engelsk och en portugisisk datamängd. Därefter finjusterades T5 och dess flerspråkiga version mT5 på måldatauppsättningarna. Modellerna utvärderades med olika mätvärden (log-perplexitet, precision på ordnivå och flerordsnivå), och resultaten jämförs med baslinjemetoderna. Resultaten på dessa olika mätvärden visar att en metod baserad på en förtränad T5 är ett lovande tillvägagångssätt för att hantera uppgiften.

The interest in using State-Of-The-Art (SOTA) Pre-Trained Language Model (PLM) in product development is growing. The fact that developers can use PLM has changed the way to build reliable models, and it is the go-to method for many companies and organizations. Selecting the Natural Language Processing (NLP) model with the highest accuracy is the usual way of deciding which PLM to use. However, with growing concerns about negative climate changes, we need new ways of making decisions that consider the impact on our future needs. The best solution with the highest accuracy might not be the best choice when other parameters matter, such as sustainable development. This thesis investigates how to calculate an approximate total cost considering Operating Expenditure (OPEX) and CO2~emissions for a deployed NLP solution over a given period, specifically the inference phase. We try to predict the total cost with Floating Point Operation (FLOP) and test NLP models on a classification task. We further present the tools to make energy measurements and examine the metric FLOP to predict costs. Using a bottom-up approach, we investigate the components that affect the cost and measure the energy consumption for different deployed models. By constructing this cost model and testing it against real-life examples, essential information about a given NLP implementation and the relationship between monetary and environmental costs will be derived. The literature studies reveal that the derival of a cost model is a complex area, and the results confirm that it is not a straightforward procedure to approximate energy costs. Even if a cost model was not feasible to derive with the resources given, this thesis covers the area and shows why it is complex by examine FLOP. / Intresset att använda State-Of-The-Art (SOTA) Pre-Trained Language Model (PLM) i produktutveckling växer. Det faktum att utvecklare kan använda PLM har förändrat sättet att träna tillförlitliga modeller på och det är den bästa metoden för många företag och organisationer att använda SOTA Naturlig Språkbehandling (NLP). Att välja NLP-modellen med högsta noggrannhet är det vanliga sättet att bestämma vilken PLM som ska användas. Men med växande oro för miljöförändringar behöver vi nya sätt att fatta beslut som kommer att påverka våra framtida behov. Denna avhandling undersöker hur man beräknar en ungefärlig totalkostnad med hänsyn till Operating Expenditure (OPEX) och CO2~utsläpp för en utplacerad NLP-lösning under en given period, dvs slutledningsfasen. Vi försöker förutspå den totala kostnaden med flyttalsoperationer och testar mot en klassificerings uppgift. Vi undersöker verktygen för att göra mätningar samt variabeln Flyttalsoperationer för att förutspå energiförbrukning.