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在这个日新月异的信息时代，海量数据的积累，计算能力的不断提升，机器学习尤其是深度学习的蓬勃发展，使得人工智能技术在不同领域焕发出蓬勃的活力。自己经历了嵌入式开发，移动互联网开发，目前从事自然语言处理算法开发工作。从工程软件开发到自然语言处理算法开发，希望通过这个系列的文章，能够由浅入深，通俗易懂的介绍自然语言处理的领域知识，分享自己的成长，同大家一起进步。
问题描述
在上一篇《从零开始学习自然语言处理(NLP)-NLP Framework开源方案梳理(3)》中梳理了目前流行的NLP开源框架，这里重点介绍下DeepPavlov框架。DeepPavlov框架的模型实用性很强，对实际的生产开发有很大的借鉴意义。
框架组成
DeepPavlov是一个基于TensorFlow和Keras的，专门针对对话系统研究和实验部署的自然语言处理框架。
项目地址：http://docs.deeppavlov.ai/en/master/#
框架主要包括：
常用的NLP模型（包括Pre-train模型）
如词向量训练、分类、命名实体识别（NER）、相似度计算等；
针对对话系统实现和评测的实验框架（Framework）
基于Json文件进行开发流程和数据流pipeline配置；
提供同第三方应用进行集成的工具
如与Amazon Alexa和Microsoft Bot Framework的集成；
为对话模型的评测提供Benchmark环境
DeepPavlov的默认Pre-train模型和测评数据集主要基于英文和俄文，对于中文场景需要做适当的调整。
框架使用对象
新模型开发者
方便同已有Benchmark模型进行对比评测
普通NLP任务处理者
如针对内容审核任务，敏感信息增加掩码等任务，可以直接使用框架提供的分类和序列标注模型，完成业务服务的快速开发和测评；
对话系统开发者
DeepPavlov是为对话系统场景量身定制的。对话系统开发者，可以直接参考使用；
对话系统应用开发者
DeepPavlov框架为应用集成提供了专门的工具，可以直接与Amazon Alexa，Microsoft Bot Framework等平台进行对接。
框架使用
规范开发流程
框架将数据模型服务的开发和验证流程（如数据清洗、模型设计、模型训练、模型选优、模型评测），使用Json配置文件串联成pipeline。能够很好的规范开发流程；
新模型对比评测
为对话模型的评测提供Benchmark环境，方便新模型的对比评测。但环境主要基于英文和俄文，对于中文任务，需要重新训练对比；
常用NLP模型使用
框架内置了很多常用模型（以分类为例，就包含了cnn_model，bilstm_model，bilstm_attention_model，transformer_model等12种模型实现），在项目中可以直接使用；
同时框架提供了Pre-train模型，但主要是基于英文和俄文的，对于中文场景需要自己进行重新训练；
对话系统开发
DeepPavlov是为对话系统场景量身定制的，对话系统开发者，可以直接参考使用；
DeepPavlov框架层次
DeepPavlov从整体到局部，可分为如下三个层次：
下面我们从外层到内层，逐层介绍DeepPavlov的框架设计。
DeepPavlov顶层框架
Agent
同用户直接交互的代理，直接接收用户输入的纯文本信息（raw text）
Skill
领域技能，如基于意图-词槽的任务型技能，基于Seq2Seq的闲聊技能，基于知识图谱的知识问答技能；
Skill Manager
确定用户query，选择使用哪些skill，并确定将哪一个skill的召回结果作为最终的回复；
Component
Skill实现的组成部分，如针对任务型技能，包括数据预处理component、意图识别component、slotfilling component等；
Chainer
Chainer以Json配置文件的形式，将某个skill相关的所有component串联起来；
Data Storage
框架本身包含的Pre-train模型和Benchmark评测数据集
Skill框架
DeepPavlov内置的skill主要包括：
任务型skill（Goal-Oriented Dialogue Bot）
基于意图/词槽/对话管理等component实现的问答skill。
阅读理解skill（Open-Domain Question Answering）
基于阅读理解实现问答skill。相对于阅读理解component（Context Question Answering），skill还包含在多个召回结果中进行排序的能力。
规则型skill（Pattern Matching）
基于自定义规则实现问答skill。
Seq2Seq skill（Sequence-To-Sequence Dialogue Bot）
基于Seq2Seq实现问答skill。
常见问题问答skill（Frequently Asked Questions Answering）
先将句子嵌入为向量（使用词向量叠加），然后做分类处理（给每一个answer一个打分），选取打分最高的answer作为最终回复的skill。
商品查询skill（eCommerce Bot）
商品查询回复skill，支持多轮（添加过滤条件）。下面是场景示例，
基本能力框架
DeepPavlov内置的基本能力主要包括：
数据预处理component（Data processors）
主要提供包括分词、嵌入向量化等预处理能力（主要基于俄文和英文）。
阅读理解component（Context Question Answering）
相对于阅读理解skill（Open-Domain Question Answering），component不包含对多个召回结果进行排序（rank）的能力。具体的处理场景示例如下，
分类component（Classification）
分类组件，可以用来做场景和意图的分类。
Morphological Tagger component
一种特殊的POS？
命名实体识别component（Named Entity Recognition）
NER能力组件。
相似度计算component（Neural Ranking）
通过基于孪生网络完成相似度计算，实现在标准问答库中标准答复的查找。
词槽填充component（Slot filling）
在NER的基础上，增加了词表限制。
*拼写纠错component（Spelling Correction）
提供了两种纠错方法：
- levenshtein_corrector ：基于编辑距离
- brillmoore：基于统计模型
TF-IDF排序component（TF-IDF Ranking）
基于TF-IDF的文档召回排序。
流行度排序component（Popularity Ranking）
将TF-IDF打分和流行度打分作为特征，通过逻辑回归计算流行度，最终实现排序。
Json配置文件解析
DeepPavlov通过Json配置文件实现开发流程控制和数据流pipeline的控制。
上面提到DeepPavlov主要分为Agent、Skill和Component三个层次。而Json配置文件主要应用在Skill和Component这两个层面。而对Agent的控制，框架通过直接的代码来实现，例如，
其中，
skills
Agent支持的所有skill列表；
skills_filter
针对用户query，确定Agent使用哪些skill；
skills_filter
通过召回的不同skill结果，确定最后的回复内容给用户；
下面我们具体的介绍下Json配置文件的具体结构。
Json配置文件结构
如上图所示，Json配置文件主要由如下五个部分组成（参考分类component）：
dataset_reader
主要负责数据的读取。
dataset_iterator
数据迭代器，从dataset_reader中获得数据，然后按batch抽取数据，供后面的模型训练使用。
chainer
配置文件的核心，将数据预处理、模型选优和模型预测输出，通过pipeline（”pipe”字段内进行约束）的形式串联起来。
"chainer": {
"in": [
"x"
],
"in_y": [
"y"
],
"pipe": [
{
"id": "classes_vocab",
"class_name": "simple_vocab",
"fit_on": [
"y"
],
"save_path": "{MODELS_PATH}/classifiers/{PROJECT_NAME}_{MODEL_NAME}/classes.dict",
"load_path": "{MODELS_PATH}/classifiers/{PROJECT_NAME}_{MODEL_NAME}/classes.dict",
"in": "y",
"out": "y_ids"
},
{
"in": "x",
"out": "x_tok",
"id": "my_tokenizer",
"class_name": "char_tokenizer",
"tokenizer": "char_tokenizer"
},
{
"in": "x_tok",
"out": "x_ids",
"id": "seq_to_emb_ids",
"class_name": "seq_to_emb_ids",
"emb_file_path":"{EMBED_PATH}",
"text_size":250
},
{
"in": "y_ids",
"out": "y_onehot",
"class_name": "one_hotter",
"id": "my_one_hotter",
"single_vector": true,
"depth": "#classes_vocab.len"
},
{
"in": [
"x_ids"
],
"fit_on_batch_preprocess": [
"x_ids",
"y_onehot"
],
"out": [
"y_pred_probas"
],
"main": true,
"class_name": "keras_classifier_model",
"graph_metrics": "multilabel_f1",
"save_path": "{MODELS_PATH}/classifiers/{PROJECT_NAME}_{MODEL_NAME}/model",
"load_path": "{MODELS_PATH}/classifiers/{PROJECT_NAME}_{MODEL_NAME}/model",
"n_classes": "#classes_vocab.len",
"train_emb": false,
"kernel_sizes_cnn": [
1,
2,
3,
4,
5
],
"filters_cnn": 512,
"optimizer": "Adam",
"learning_rate": 0.001,
"learning_rate_decay": 0.9,
"loss": "categorical_crossentropy",
"embedding_matrix": "#seq_to_emb_ids.matrix",
"text_size": 250,
"last_layer_activation": "softmax",
"coef_reg_cnn": 0.0,
"coef_reg_den": 0.0,
"dropout_rate": 0.5,
"dense_size": 30,
"model_name": "cnn_model"
},
{
"in": "y_pred_probas",
"out": "y_pred_ids",
"class_name": "proba2labels",
"max_proba": true
},
{
"in": "y_pred_ids",
"out": "y_pred_onehot",
"ref": "my_one_hotter"
},
{
"in": "y_pred_ids",
"out": "y_pred_labels",
"ref": "classes_vocab"
}
],
"out": [
"y_pred_ids",
"y_pred_onehot",
"y_pred_labels",
"y_pred_probas"
]
},
官方文档中，将“pipe”字段内的每一对花括号({})中的内容成为一个component（注意这里的component和上面提到的框架component是不同的。为了方便区分，我们将”pipe”中的component标识为pipe-component）。
train
模型训练、模型选优和评测配置。
"train": {
"epochs": 10,
"batch_size": 256,
"metrics": [
{
"name": "cal_confusion_matrix",
"inputs": [
"y",
"y_pred_labels"
]
},
{
"name": "f1_micro",
"inputs": [
"y",
"y_pred_labels"
]
},
{
"name": "recall_micro",
"inputs": [
"y_ids",
"y_pred_ids"
]
},
{
"name": "precision_micro",
"inputs": [
"y_onehot",
"y_pred_onehot"
]
},
{
"name": "f1_macro",
"inputs": [
"y_onehot",
"y_pred_onehot"
]
},
{
"name": "precision_macro",
"inputs": [
"y",
"y_pred_labels"
]
},
{
"name": "recall_macro",
"inputs": [
"y_ids",
"y_pred_ids"
]
},
{
"name": "recall_group",
"inputs": [
"y_onehot",
"y_pred_onehot"
]
},
{
"name": "precision_group",
"inputs": [
"y",
"y_pred_labels"
]
},
{
"name": "f1_group",
"inputs": [
"y_ids",
"y_pred_ids"
]
}
],
"validation_patience": 5,
"val_every_n_epochs": 1,
"log_every_n_epochs": 1,
"show_examples": true,
"validate_best": true,
"test_best": true,
"report_path": "{MODELS_PATH}/classifiers/{PROJECT_NAME}_{MODEL_NAME}/report.xlsx"
},
其中，
“metric”字段中排在最前面的指标，作为模型选优的标准。
metadata
相关相关的常量配置。
其中，”imports”是DeepPavlov框架之外自定义实现。
DeepPavlov存在的问题
环境依赖
DeepPavlov是基于TensorFlow和Keras实现的，不能继承其他计算框架的模型实现（如PyTorch）。
语言支持
Pre-train模型和评测数据集主要基于英文和俄文，不支持中文。
生产环境部署
DeepPavlov在运行时需要依赖整个框架源码，开发环境对框架修改后，生产环境需要更新整个框架。同时，也不能直接将功能Component作为服务独立导出，不适合在生产环境的部署和发布。