面向检索式聊天机器人中回复选择的文档锚定匹配网络
计算与语言
2019-06-12 v1
摘要
我们提出了一种用于回复选择的文档锚定匹配网络 (DGMN)，该网络可赋能知识感知的检索式聊天机器人系统。构建此类模型的挑战在于如何将对话上下文锚定于背景文档，以及如何识别文档中对匹配至关重要的信息。为克服这些挑战，DGMN 将文档和上下文中的信息融合到彼此的表示中，并在匹配步骤通过层次化地与回复交互，动态判断锚定是否必要以及文档和上下文不同部分的重要性。在两个公开数据集上的实证研究表明，DGMN 能显著超越最先进的方法，同时具有良好的可解释性。
引用
@article{arxiv.1906.04362,
title = {A Document-grounded Matching Network for Response Selection in Retrieval-based Chatbots},
author = {Xueliang Zhao and Chongyang Tao and Wei Wu and Can Xu and Dongyan Zhao and Rui Yan},
journal= {arXiv preprint arXiv:1906.04362},
year = {2019}
}