ParlAI：Facebook 开源的一个 AI 对话框架

ParlAI （读作“par-lay”）是一个在各种公开提供的对话数据集上训练和评估 AI 模型的框架。它是用 Python 编写的（当前需要 Python 3），主要用于对话 AI 研究，其目标是为研究人员提供以下特性：

• 一个训练和测试对话模型的统一框架；
• 一次性在许多数据集上完成多任务训练；
• 无缝集成 Amazon Mechanical Turk ，用于数据收集和人工测评。

ParlAI 包含三个主要概念：

• world：定义环境（可以非常简单，只有两个代理相互交谈）；
• agent：环境中的代理，如“学习者（learner）”（可以有多个学习者）；
• teacher：一种和学习者交谈的代理类型，实现其中一种 ParlAI 任务。

在定义好 world 和其中的代理后，就可以运行一个主循环进行训练、测试或展示，它会调用 world.parley() 函数，如下图所示，左侧是 main 方法的示例框架，右侧是 parley() 的实际代码：

所有代理（包括 teacher）都使用一种格式—— observation/action 对象（一个 python 字典）——进行交谈。讲话（acting）或倾听（observing）都使用相同的对象类型，其中包含如下字段：

从技术上讲，其中每个字段都是可选的。

ParlAI 的代码包含如下几个主要的文件夹：

• core包含框架的主要代码；
• agents包含可以和不同任务交互的代理；
• examples包含不同循环的一些基本示例；
• tasks包含不同任务的代码；
• mturk包含设置 Mechanical Turk 的代码及 MTurk 任务样例。

第一个版本支持 20 多种任务，其中包括 SQuAD 、 bAbI tasks 、 MCTest 、 WikiQA 、 WebQuestions 、 SimpleQuestions 、 WikiMovies 、 QACNN & QADailyMail 、 CBT 、 BookTest 、 bAbI Dialog tasks 、 Ubuntu Dialog 、 OpenSubtitles 、 Cornell Movie 、 VQA-COCO2014 等数据集，如下图左侧所示：

在 ParlAI 中，选择一项任务非常简单，只要在命令行中指定即可，如上图右侧所示。如果指定的数据集以前没有使用过，那么 ParlAI 会自动下载它。ParlAI 把所有的数据集都同等看待，原则上，一个对话代理可以在上述任何数据集之间切换训练及测试。甚至，研究人员还可以一次指定多个任务，例如，通过命令行-t babi,squad使用两个数据集，或者通过命令行-t #qa一次指定所有 QA 数据集，或者使用-t #all指定 ParlAI 中的所有任务。总之，ParlAI 的目标是让研究人员可以轻松地构建和评估丰富的对话模型。

ParlAI 的一个重要特性是无缝集成 Mechanical Turk，用于数据收集、训练和评估。在 ParlAI 中，Human Turkers 也被视为代理，因此，人 - 人、人 - 机器人或者多个人和机器人都可以在标准框架内交谈，根据需要交换角色，而不需要修改代理的代码。

ParlAI GitHub 页面上还提供了使用 PyTorch 和 Lua Torch 训练神经模型的示例，替换成 Theano 或 Tensorflow 也很简单。ParlAI 尚处于早期 Beta 测试阶段，感兴趣的读者可以下载安装。

感谢陈思对本文的审校。

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