multi-turn response selection | BriefGPT

关键词multi-turn response selection

搜索结果 - 5

基于句法知识的注意力机制在检索式对话系统中的应用
本研究提出了一种结合了句法信息的注意力机制，被命名为 SIA，考虑到了多轮对话中的句内和句间结构信息，实验结果表明该方法在对话响应匹配中表现出更好的性能。
PDFa year ago
EMNLP使用对话依赖关系的多轮响应选择
本文提出了一种用于将对话历史转换为线程的对话提取算法，同时采用预训练 Transformer 进行编码并通过注意力层来得到匹配分数，实验表明依赖关系有助于对话上下文的理解，此模型在 DSTC7 和 DSTC8 等任务上的表现优于现有方法。
PDF4 years ago
使用自监督任务学习有效的上下文 - 回复匹配模型，用于基于检索的对话
本研究提出了一种基于预训练语言模型的上下文相应匹配模型，引入了四个自我监督任务，并与 auxiliary tasks 一起多任务训练 PLM-based 响应选择模型，旨在提高多轮响应选择的准确性。实验结果表明，在检索式对话中，引入辅助自我
PDF4 years ago
针对基于检索的聊天机器人中的多轮响应选择的说话人感知 BERT
本文研究了如何使用预训练语言模型解决检索式聊天机器人中的多轮响应选择问题，提出了一种名为 SA-BERT 的新模型，包括说话人感知和解缠策略，并通过领域自适应使性能达到最新的水平。
PDF4 years ago
应答选择中基于 BERT 的有效域自适应后训练方法
本研究基于双向编码器转换器 (BERT) 作为强大的预训练语言模型，针对多轮检索式对话系统中的响应选择问题，提出了一种高效的基于领域特定语料库的后训练方法，发现后训练能帮助模型训练出具有更好上下文表示能力的单词，实验结果显示该方法在两个回答
PDF5 years ago