Sketch-Fill-A-R：一种基于人格记忆的闲聊生成框架
计算与语言
2019-10-30 v1
摘要
类人闲聊对话要求智能体生成流畅、引人入胜且一致的回复。我们提出 Sketch-Fill-A-R，一个使用人格记忆以三个阶段生成闲聊回复的框架。首先，它生成带有开放槽位的动态草图回复。其次，它通过将存储的人格特征片段填入槽位来生成候选回复。最后，它通过语言模型打分对最终回复进行排序和选择。在 Persona-Chat 数据集上，Sketch-Fill-A-R 在定量上（困惑度降低 10 点）和定性上（单轮中 55% 的用户偏好、多轮用户研究中一致性高 20%）均优于最先进的基线。最后，我们深入分析 Sketch-Fill-A-R 的回复与人类反馈，表明其通过使用更相关的回复与问题而更具一致性和吸引力。
引用
@article{arxiv.1910.13008,
title = {Sketch-Fill-A-R: A Persona-Grounded Chit-Chat Generation Framework},
author = {Michael Shum and Stephan Zheng and Wojciech Kryściński and Caiming Xiong and Richard Socher},
journal= {arXiv preprint arXiv:1910.13008},
year = {2019}
}
备注
10 pages, 9 tables, 4 figures