主题感知的多轮对话生成模型
在多轮对话系统中,生成与对话语境一致的回复是核心挑战之一。为了解决多轮对话系统中的主题不一致问题,本文提出了一种主题感知的多轮对话生成模型。
首先,多轮对话系统中存在一些问题,如上下文内容不相关、对话主题不连续等。这些问题使得对话系统生成的回复不具有一致性,无法保持对话的主题一致性。为了解决这些问题,本文提出了一种主题感知的多轮对话生成模型,该模型可以捕捉主题特征信息,并将其融入到对话生成中。
本文的模型使用层次化的联合注意力机制,将上下文信息与主题信息融入到对话生成中。这种机制可以捕捉到对话中的主题信息,并生成与对话语境一致的回复。实验结果表明,本文提出的对话模型在客观指标和主观指标上都取得了较好的效果,能保持对话的主题一致性。
多轮对话系统的发展历程可以分为三阶段:基于规则的对话系统、基于检索的对话系统和基于数据驱动的神经网络对话系统。在基于规则的对话系统中,对话规则是固定的,对话生成是基于规则的。在基于检索的对话系统中,对话生成是基于检索的结果。在基于数据驱动的神经网络对话系统中,对话生成是基于大规模数据集的学习结果。
然而,当前的多轮对话系统仍然存在一些问题,如上下文内容不相关、对话主题不连续等。这些问题使得对话系统生成的回复不具有一致性,无法保持对话的主题一致性。为了解决这些问题,本文提出了一种主题感知的多轮对话生成模型。
该模型使用层次化的联合注意力机制,将上下文信息与主题信息融入到对话生成中。这种机制可以捕捉到对话中的主题信息,并生成与对话语境一致的回复。实验结果表明,本文提出的对话模型在客观指标和主观指标上都取得了较好的效果,能保持对话的主题一致性。
主题一致性是多轮对话系统的核心挑战之一。为了保持对话的主题一致性,本文提出了一种主题感知的多轮对话生成模型,该模型可以捕捉主题特征信息,并将其融入到对话生成中。实验结果表明,本文提出的对话模型在客观指标和主观指标上都取得了较好的效果,能保持对话的主题一致性。
在多轮对话系统中,主题感知是非常重要的。为了保持对话的主题一致性,本文提出了一种主题感知的多轮对话生成模型,该模型可以捕捉主题特征信息,并将其融入到对话生成中。实验结果表明,本文提出的对话模型在客观指标和主观指标上都取得了较好的效果,能保持对话的主题一致性。
本文提出了一种主题感知的多轮对话生成模型,该模型可以捕捉主题特征信息,并将其融入到对话生成中。实验结果表明,本文提出的对话模型在客观指标和主观指标上都取得了较好的效果,能保持对话的主题一致性。
2024-06-26 13:53:45
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