生成、删除与重写：一种提升对话生成中人格一致性的三阶段框架
计算与语言
2020-05-01 v4
摘要
在对话中保持一致性的人格对人类而言相当自然，但对机器来说仍是一项非平凡的任务。因此引入了基于人格的对话生成任务，通过将显式人格文本纳入对话生成模型来解决人格不一致问题。尽管现有的基于人格的模型在生成类人回复方面取得了成功，但它们的一阶段解码框架难以避免生成不一致的人格词。在这项工作中，我们引入了一种采用生成-删除-重写机制的三阶段框架，从生成的回复原型中删除不一致的词，并进一步将其重写为人格一致的回复。我们通过人工和自动指标进行了评估。在 Persona-Chat 数据集上的实验表明，我们的方法取得了良好的性能。
引用
@article{arxiv.2004.07672,
title = {Generate, Delete and Rewrite: A Three-Stage Framework for Improving Persona Consistency of Dialogue Generation},
author = {Haoyu Song and Yan Wang and Wei-Nan Zhang and Xiaojiang Liu and Ting Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2004.07672},
year = {2020}
}
备注
Accepted by ACL2020