Jul, 2023
通过少样本回复生成和排序实现对话系统中对话行为的可控生成
Controllable Generation of Dialogue Acts for Dialogue Systems via Few-Shot Response Generation and Ranking
Angela Ramirez, Karik Agarwal, Juraj Juraska, Utkarsh Garg, Marilyn A. Walker
TL;DR对话系统需要产生高语义可信度的能实现多种类型对话行为的回应。本文提出了一种新颖的少样本过度生成与排序方法来实现对话行为的可控生成，并将其与八种少样本提示方式进行了比较，其中包括使用文本风格转移方法从文本伪参考中生成。在生成过程中，我们开发了六个自动排序函数，可以识别具有正确对话行为和高语义准确性的输出。我们在三个领域和四个预训练语言模型上进行了测试，结果显示，几种提示设置实现了完美的对话行为准确性，并且语义准确率接近完美（99.81%），表现优于少样本微调模型。