基于内容词的开放域神经回复生成句子解码与评估

各种编码器-解码器模型已被应用于开放域对话中的回复生成，但大多数传统模型直接学习从词法输入到词法输出的映射，而未显式建模中间表示。利用语言层级结构并建模中间信息已被证明有益于许多语言理解与生成任务。受布罗卡失语症启发，我们提出使用内容词序列作为开放域回复生成的中间表示。实验结果表明，所提方法提升了生成回复的内容相关性，且我们的模型通常能为所生成的内容词选择正确的语法。同时，我们提出不在完整句子上计算传统度量，而是在内容词序列上计算，这是内容相关性的更好指标。