Генерация ответов в диалоге с использованием поиска руководящих примеров через фреймворк «сопоставление‑к‑генерации»
Retrieval-guided Dialogue Response Generation via a Matching-to-Generation Framework
2019-01-01
SCID: 54.1/qpnxv3vd
Discuss with AI
генерация ответа диалогафреймворк сопоставление-в-генерациюизвлечение-усиленная генерацияизвлечение-управляемый диалог
Figures from the paper
Abstract (AI)
Дэн Гай (Deng Cai), Ян Ван (Yan Wang), Вэй Би (Wei Bi), Чжаопэн Ту (Zhaopeng Tu), Сяоцзян Лю (Xiaojiang Liu), Шумин Ши (Shuming Shi). Труды конференции EMNLP-IJCNLP 2019: Proceedings of the 2019 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing and the 9th International Joint Conference on Natural Language Processing (EMNLP-IJCNLP). 2019.
Key Findings
1
Подход представлен на EMNLP-IJCNLP 2019 как новый способ комбинирования поиска и генерации для диалоговых систем
2
Рамочная методика улучшает генерацию ответов в диалоге с помощью сопоставления извлечённых кандидатов перед генерацией
3
Метод использует извлечённые ответы как явное руководство, а не просто копирует их в генерируемые реплики
4
Предложена архитектура «matching-to-generation», использующая извлечённые ответы для управления генерацией новых ответов
Research Object
Система генерации ответов в диалоге с использованием поиска (структура «сопоставление→генерация»)
Research Subject
Эффективность структуры «сопоставление→генерация» для управления генерацией ответов в диалоге нейронной моделью с использованием найденных кандидатных ответов
Publication Details
Publication Date
2019-01-01
Journal
Publisher
ISSN
Open access PDF
Access Type
Author Information
Download PDF
Subscribe to digest