基于语义空间锚定的加权解码用于多属性可控对话生成
计算与语言
2023-11-07 v2
摘要
以性格、情感和对话行为等多种属性控制聊天机器人话语生成是一个实用但研究不足的问题。我们提出一种名为 DASC 的新框架，其通过加权解码范式具备强可控性，同时借助在属性语义空间中的锚定提升生成质量。多属性生成可直观地通过多个属性嵌入的插值实现，从而大幅缩减模型规模。实验表明，DASC 在同时控制 3 个方面生成任务中可实现高控制准确率，并能产生有趣且合理通顺的回复，即便在分布外鲁棒性测试中亦然。
引用
@article{arxiv.2305.02820,
title = {Semantic Space Grounded Weighted Decoding for Multi-Attribute Controllable Dialogue Generation},
author = {Zhiling Zhang and Mengyue Wu and Kenny Q. Zhu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.02820},
year = {2023}
}
备注
EMNLP 2023