使用生成式对话网络训练对话智能体
计算与语言
2021-10-19 v1
摘要
网络上可用的丰富、开放领域的文本数据推动了语言处理技术的巨大进步。然而，尽管这些数据可能适用于语言处理任务，但它们大多是非对话性的，缺乏人类交互中出现的许多现象，这也是我们在对话式 AI 中仍面临许多未解决挑战的原因之一。在这项工作中，我们尝试通过使用生成式对话网络（Generative Conversational Networks）自动生成数据并训练社交对话智能体来解决这一问题。我们在 TopicalChat 上通过自动指标和人类评估者评估我们的方法，结果表明，仅使用 10% 的种子数据，其性能接近使用 100% 数据的基线。
引用
@article{arxiv.2110.08383,
title = {Training Conversational Agents with Generative Conversational Networks},
author = {Yen-Ting Lin and Alexandros Papangelis and Seokhwan Kim and Dilek Hakkani-Tur},
journal= {arXiv preprint arXiv:2110.08383},
year = {2021}
}
备注
Accepted at WeCNLP 2021