基于噪声信道模型的文档 grounded 对话系统中可控事实性
计算与语言
2022-11-01 v1 人工智能
机器学习
摘要
本工作中，我们提出一种用于对话中文档 grounding 回复生成的模型，该模型依据贝叶斯定理分解为两个组件。一个组件是传统的无 grounding 回复生成模型，另一组件基于对话上下文与生成回复对 grounding 文档的重建进行建模。我们提出不同的近似解码方案，并在多个开放域与任务型文档 grounding 对话数据集上评估我们的方法。实验表明，就自动事实性指标而言，该模型比基线模型更具事实性。此外，我们阐明引入组件间的缩放因子可控制模型输出中事实性与流畅性之间的权衡。最后，我们将本方法与近期提出的 grounded 对话事实性控制方法CTRL（arXiv:2107.06963）进行比较，并展示两种方法可结合以取得额外提升。
引用
@article{arxiv.2210.17418,
title = {Controllable Factuality in Document-Grounded Dialog Systems Using a Noisy Channel Model},
author = {Nico Daheim and David Thulke and Christian Dugast and Hermann Ney},
journal= {arXiv preprint arXiv:2210.17418},
year = {2022}
}
备注
Accepted to Findings of EMNLP 2022