以卷积神经网络为输入层的混合代码网络实现更高轮次准确率
计算与语言
2019-07-30 v1
摘要
对话管理是对话式人工智能的一项任务。对话管理器的目标是根据输入消息与近期对话状态，为对话伙伴选择合适的回复。混合代码网络（Hybrid Code Networks）是对话管理器模型之一，其使用词嵌入均值与词袋作为输入特征。我们在Dialogue bAbI Task 6与Alquist对话数据集上开展实验。实验表明，作为混合代码网络输入层的卷积神经网络提升了模型的轮次准确率。
引用
@article{arxiv.1907.12162,
title = {Hybrid Code Networks using a convolutional neural network as an input layer achieves higher turn accuracy},
author = {Petr Marek},
journal= {arXiv preprint arXiv:1907.12162},
year = {2019}
}
备注
Proceedings of the International Student Scientific Conference Poster 23/2019