一种基于角色的神经网络对话模型
计算与语言
2016-06-09 v2
摘要
我们提出基于角色的模型来处理神经响应生成中的说话人一致性问题。说话人模型将角色编码在分布式嵌入中，捕捉个体特征如背景信息和说话风格。双元说话人-听话人模型捕捉两个对话者之间交互的属性。我们的模型在困惑度和 BLEU 分数上相比基线序列到序列模型取得了定性的性能提升，并且在由人类评判衡量的说话人一致性方面有相似的增益。
引用
@article{arxiv.1603.06155,
title = {A Persona-Based Neural Conversation Model},
author = {Jiwei Li and Michel Galley and Chris Brockett and Georgios P. Spithourakis and Jianfeng Gao and Bill Dolan},
journal= {arXiv preprint arXiv:1603.06155},
year = {2016}
}
备注
Accepted for publication at ACL 2016