多语言回复建议的数据集与基线模型
计算与语言
2021-06-04 v1 机器学习
摘要
回复建议模型可帮助用户更快地处理邮件和聊天信息。以往的研究仅关注英文回复建议。与此不同，我们提出了 MRS，一个包含十种语言的多语言回复建议数据集。MRS 可用于比较两类模型：1）从固定集合中选取回复的检索模型；2）从零生成回复的生成模型。因此，MRS 补充了现有聚焦于分类与序列标注任务的跨语言泛化基准。我们为 MRS 构建了生成模型和检索模型作为基线。这两类模型在单语设定下各有优势，且需要不同的策略以实现跨语言泛化。MRS 已在 https://github.com/zhangmozhi/mrs 公开。
引用
@article{arxiv.2106.02017,
title = {A Dataset and Baselines for Multilingual Reply Suggestion},
author = {Mozhi Zhang and Wei Wang and Budhaditya Deb and Guoqing Zheng and Milad Shokouhi and Ahmed Hassan Awadallah},
journal= {arXiv preprint arXiv:2106.02017},
year = {2021}
}
备注
ACL 2021