dialogue response generation | BriefGPT

关键词dialogue response generation

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ACL无需平行数据的有礼貌对话生成
本文提出了三个用弱监督模型生成有礼貌或粗鲁对话响应的模型，分别是混合模型（Fusion）、标签微调模型（LFT）和强化学习模型（Polite-RL），并且这三个模型可以在没有平行数据的情况下执行。同时，本研究还比较了两种基于检索的有礼貌的对
PDF6 years ago
评估自然语言生成的任务导向对话中无监督度量的相关性
本文考察了在 task-oriented 对话回复生成中是否能够使用 Automated metrics 如 BLEU 准确度较高地评估生成结果。研究表明这些自动化评价指标与人类判断在 task-oriented 环境中的相关性较高，更适合
PDF7 years ago
封闭领域对话响应生成的实用方法
本文提出了一种采用双编码器网络进行弱监督训练的原型对话响应生成模型，从过去的代理回答中提取嵌入导出的答案模板，选择最佳模板生成对客户咨询的回答。在像客户服务这样的封闭领域中，所选模板可以涵盖过去咨询的 70％以上。此外，模型选择的模板的相关
PDF7 years ago
多分辨率循环神经网络：对话响应生成的应用
提出了多分辨率循环神经网络模型，通过两个离散随机过程模拟自然语言生成的高级语义和自然语言输出，该模型在 Ubuntu 技术支持领域和 Twitter 对话任务上表现出了较高性能，即通过最大化联合对数似然优化模型的参数以提高高级语义抽象并克服
PDF8 years ago
一种分层潜变量编码器 - 解码器模型生成对话
提出一种基于神经网络的生成架构，通过潜在的随机变量来建模具有复杂依赖关系的分层结构顺序数据，将该模型应用于对话响应生成任务并与最近的神经网络架构进行比较，实验证明该模型可以提高生成长输出的准确性并维持上下文信息。
PDF8 years ago
EMNLP如何不评估您的对话系统：对话响应生成任务无监督评估指标的实证研究
本文研究对话响应生成系统的评估指标，其中没有可用的监督标签。最近，对话响应生成的研究采用了机器翻译的指标来比较模型生成的响应和单个目标响应。我们展示了这些指标与非技术 Twitter 领域中的人类判断之间的关系非常弱，而在技术 Ubuntu
PDF8 years ago