May, 2019

元学习个性化对话代理

TL;DR本篇论文提出基于模型无关元学习的个性化对话学习方法,不需要使用人称描述符。该模型通过仅利用从同一用户收集的几个对话样本来快速适应新的人称,与基于人称描述符的回复不同。实验结果表明,相对于非元学习基准,该解决方案在自动评估指标和人工评估的流畅性和一致性方面表现更好。