上下文敏感对话响应生成的神经网络方法
计算与语言
2015-06-23 v1 人工智能
机器学习
神经与进化计算
摘要
我们提出了一种新颖的响应生成系统，可在大量非结构化 Twitter 对话上端到端训练。采用神经网络架构解决将上下文信息整合进经典统计模型时出现的稀疏问题，使系统能够考虑先前的对话语句。我们的动态上下文生成模型在上下文敏感与非上下文敏感的机器翻译和信息检索基线上均展现出一致的提升。
引用
@article{arxiv.1506.06714,
title = {A Neural Network Approach to Context-Sensitive Generation of Conversational Responses},
author = {Alessandro Sordoni and Michel Galley and Michael Auli and Chris Brockett and Yangfeng Ji and Margaret Mitchell and Jian-Yun Nie and Jianfeng Gao and Bill Dolan},
journal= {arXiv preprint arXiv:1506.06714},
year = {2015}
}
备注
A. Sordoni, M. Galley, M. Auli, C. Brockett, Y. Ji, M. Mitchell, J.-Y. Nie, J. Gao, B. Dolan. 2015. A Neural Network Approach to Context-Sensitive Generation of Conversational Responses. In Proc. of NAACL-HLT. Pages 196-205