寻找确认：一种有效且类人的视觉对话策略
计算与语言
2021-09-14 v1
摘要
在视觉对话任务中生成目标导向的问题是一个具有挑战性且长期存在的问题。最先进（State-Of-The-Art, SOTA）系统被证明生成的问题虽然语法正确，但往往缺乏有效策略且对人来说不自然。受关于信息搜索和跨情境词汇学习的认知文献启发，我们设计了 Confirm-it，一种基于集束搜索重排序算法的模型，该算法通过提出确认模型关于指称对象猜想的问题来引导有效的目标导向策略。我们以 GuessWhat?! 游戏为案例研究。我们表明，由 Confirm-it 生成的对话比无重排序的集束搜索解码更自然且有效。
引用
@article{arxiv.2109.05312,
title = {Looking for Confirmations: An Effective and Human-Like Visual Dialogue Strategy},
author = {Alberto Testoni and Raffaella Bernardi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2109.05312},
year = {2021}
}
备注
Accepted to EMNLP 2021 (main conference)