构建开放域聊天机器人的方法
计算与语言
2020-05-01 v2 人工智能
摘要
构建开放域聊天机器人是机器学习研究中的一个具有挑战性的领域。虽然先前的工作表明，在参数数量以及训练数据规模上扩展神经模型能带来改进的结果，但我们表明其他要素对于高性能聊天机器人也很重要。良好的对话需要专家对话者以无缝方式融合的若干技能：提供引人入胜的话题并倾听其伙伴，适当地展现知识、共情与个性，同时保持一致的人物设定。我们表明，大规模模型在给定适当的训练数据和生成策略选择时能够学习这些技能。我们构建了具有 90M、2.7B 和 9.4B 参数模型的这些方法的变体，并公开我们的模型与代码。人工评估表明，我们的最佳模型在多轮对话的吸引力和拟人化度量上优于现有方法。然后我们通过分析模型的失败案例讨论了本工作的局限性。
引用
@article{arxiv.2004.13637,
title = {Recipes for building an open-domain chatbot},
author = {Stephen Roller and Emily Dinan and Naman Goyal and Da Ju and Mary Williamson and Yinhan Liu and Jing Xu and Myle Ott and Kurt Shuster and Eric M. Smith and Y-Lan Boureau and Jason Weston},
journal= {arXiv preprint arXiv:2004.13637},
year = {2020}
}