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Aug, 2019
对话的多粒度表示
Multi-Granularity Representations of Dialog
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Shikib Mehri, Maxine Eskenazi
TL;DR
本文提出了一种新的训练程序，显式地在多个粒度级别上学习语言的多个表征，通过修改负候选响应的采样机制来控制所学习的潜在表征的粒度，观察到在使用MultiWOZ数据集和Ubuntu对话语料库进行下一个话语检索任务时出现了显著的性能提高，并且分析表明正在学习多个粒度级别的表征，并且多粒度级别的训练有助于更好地在下游任务中进行转移。
Abstract
neural models
of
dialog
rely on generalized latent representations of language. This paper introduces a novel training procedure which explicitly learns multiple representations of language at several levels of g
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