MSDF：一种通用开放域多技能对话框架
人工智能
2022-06-20 v1
摘要
对话系统已取得显著进展，并广泛应用于各种场景。以往研究主要集中于在单一场景下设计对话生成模型，而现实世界中处理不同场景下的任务需要综合能力。本文提出一种通用的多技能对话框架，即MSDF，可应用于不同对话任务（如知识 grounded 对话和基于人格的对话）。具体而言，我们提出一个在多样化大规模对话语料上预训练的、可迁移的回复生成器作为MSDF的骨干，其由基于BERT的编码器和基于GPT的解码器组成。为选择与对话历史一致的回复，我们提出通过负采样训练的连贯性选择器。此外，还采用了外部知识的灵活拷贝机制，以增强多场景下单多种形式知识的利用。我们在知识 grounded 对话、推荐对话和基于人格的对话任务上进行了实验。实验结果表明，我们的MSDF以较大优势优于基线模型。在2021语言与智能挑战赛的多技能对话赛中，我们的通用MSDF获得三等奖，证明了我们的MSDF有效且具有竞争力。
引用
@article{arxiv.2206.08626,
title = {MSDF: A General Open-Domain Multi-Skill Dialog Framework},
author = {Yu Zhao and Xinshuo Hu and Yunxin Li and Baotian Hu and Dongfang Li and Sichao Chen and Xiaolong Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2206.08626},
year = {2022}
}