retrieval-based chatbots | BriefGPT

关键词retrieval-based chatbots

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语义搜索中的多任务查询 - 回应交互用于聊天机器人候选人检索
提出了一种基于多任务学习的语义搜索神经网络 (Multitask-based Semantic Search Neural Network, MSSNN) 方法，该方法通过多任务实现查询 - 响应交互，并用 Seq2Seq 模型训练优秀的查
PDF2 years ago
AAAI基于图推理网络和定制化预训练的多轮对话应答选择模型
本文提出基于图推理网络（GRN）的多轮对话检索中的响应选择方法，并探究了其在序列推理和图推理方面的表现。在两个对话推理数据集上的实验表明，该模型可以显著优于强基准方法，并可以达到接近人类水平的性能。
PDF4 years ago
SIGIR基于知识蒸馏的快速检索式聊天机器人
本文研究了响应检索中的跨编码器架构及其应用领域，并在此基础上提出了一种新的跨编码器架构，将其应用于双编码器模型中可以大幅提升其检索性能，并在三个响应检索数据集上进行了详细分析。
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
EMNLP面向基于检索的聊天机器人的个性化响应选择的双重交互匹配网络
本文提出了一种具有双重交互匹配的匹配网络 (DIM)，用于在基于检索的聊天机器人中展示对话代理的个性。实验结果表明，DIM 模型以及其双交互匹配优于基线模型，即带有人物融合的 IMN，的精度提高 14.5％，并且在 top-1 的准确性 h
PDF5 years ago
ACL利用弱监督学习匹配模型进行基于检索的聊天机器人的应答选择
本文提出了一种方法，可以利用未标记的数据学习匹配模型，用于检索式聊天机器人中的响应选择。该方法采用序列到序列（Seq2Seq）模型作为弱注释器来判断未标记对的匹配度，然后使用弱信号和未标记数据进行学习。两个公共数据集上的实验结果表明，当使用
PDF6 years ago
ACLSequential Matching Network: 基于检索的聊天机器人中多轮对话响应选择的新架构
使用顺序匹配网络（SMN）解决对话中响应选择的问题，该网络通过循环神经网络（RNN）建立了对辞话关系的建模并比现有工作取得更好的响应选择结果。
PDF8 years ago
AAAI基于话题线索的基于检索的聊天机器人响应选择
本研究提出了一种基于主题感知卷积神经张量网络（TACNTN）的消息 - 响应匹配模型，可以加入主题信息提高基于检索的聊天机器人的响应情况。通过预训练的 LDA 模型获取主题词汇，并利用这些词汇与消息和响应向量进行计算，使用神经张量计算匹配分
PDF8 years ago