面向任务型对话生成的目标嵌入双层次模型
计算与语言
2019-09-23 v1 人工智能
摘要
层次神经网络常被用于建模对话中的内在结构。对于目标导向型对话，这些模型缺乏围绕目标的机制，并忽略了两个对话者之间截然不同的会话模式。在本工作中，我们提出了目标嵌入双层次注意力编码器-解码器（G-DuHA），能够在建模目标导向型对话时围绕目标并捕捉对话者层面的差异。对话生成、回复生成和人工评估的实验表明，所提出的模型成功地生成了更高质量、更多样化且以目标为中心的对话。此外，我们通过目标导向型对话生成进行数据增强，应用于任务型对话系统，并取得了更好的性能。
引用
@article{arxiv.1909.09220,
title = {Goal-Embedded Dual Hierarchical Model for Task-Oriented Dialogue Generation},
author = {Yi-An Lai and Arshit Gupta and Yi Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1909.09220},
year = {2019}
}
备注
Accepted by CoNLL-2019