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融合检索与生成的复合对话模型
融合检索与生成的复合对话模型
作者:
杨慧敏
马廷淮
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
对话系统
检索模型
生成模型
Transformer
后排序
摘要:
对话模型是自然语言处理的重要方向之一.现如今的对话模型主要分为基于检索的方式和基于生成的方式.然而,检索方式无法回应语料库中未出现的问句,而生成方式容易出现安全回复的问题.鉴于此,提出融合检索与生成的复合对话模型,通过将检索方式与生成方式相结合来弥补各自的缺点.首先通过检索模块得到K个检索上下文以及所对应的K个检索候选回应.在多回应生成模块中进一步结合检索上下文得到若干生成候选回应.最后的候选回应排序模块分为预筛选与后排序两个步骤.预筛选部分通过计算输入问题与候选回应的相似度得到最优检索回应与最优生成回应,后排序部分进一步选出对于输入问题最合适的回答.实验结果显示,相对于传统模型,复合对话模型在BLUE指标上提升了6%,在多样性指标上提升了12%.
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篇名
融合检索与生成的复合对话模型
来源期刊
计算机科学
学科
关键词
对话系统
检索模型
生成模型
Transformer
后排序
年,卷(期)
2021,(8)
所属期刊栏目
人工智能|Artificial Intelligence
研究方向
页码范围
234-239
页数
6页
分类号
TP319.1
字数
语种
中文
DOI
10.11896/jsjkx.200700162
五维指标
传播情况
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对话系统
检索模型
生成模型
Transformer
后排序
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机科学
主办单位:
重庆西南信息有限公司(原科技部西南信息中心)
出版周期:
月刊
ISSN:
1002-137X
CN:
50-1075/TP
开本:
大16开
出版地:
重庆市渝北区洪湖西路18号
邮发代号:
78-68
创刊时间:
1974
语种:
chi
出版文献量(篇)
18527
总下载数(次)
68
总被引数(次)
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