Mem2Seq:将知识库有效融入端到端任务型对话系统
计算与语言
2018-05-22 v3
摘要
端到端任务型对话系统通常面临融入知识库这一挑战。本文中,我们提出一种新颖而简单的端到端可微模型,称为 memory-to-sequence (Mem2Seq),以解决此问题。Mem2Seq 是首个结合记忆多跳注意力与指针网络思想的神经生成模型。我们通过实验展示了 Mem2Seq 如何控制每一步生成,以及其多跳注意力机制如何有助于学习记忆间的相关性。此外,我们的模型相当通用,无需复杂的任务特定设计。结果表明,Mem2Seq 可更快训练,并在三个不同的任务型对话数据集上达到 SOTA 性能。
引用
@article{arxiv.1804.08217,
title = {Mem2Seq: Effectively Incorporating Knowledge Bases into End-to-End Task-Oriented Dialog Systems},
author = {Andrea Madotto and Chien-Sheng Wu and Pascale Fung},
journal= {arXiv preprint arXiv:1804.08217},
year = {2018}
}
备注
Accepted by the Association for Computational Linguistics (ACL) 2018. Andrea Madotto* and Chien-Sheng Wu* contributed equally to this work