论文泛读174基于相关知识和目标的主动检索式聊天机器人

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论文链接:《Proactive Retrieval-based Chatbots based on Relevant Knowledge and Goals》

一、摘要

主动对话系统具有主动引导对话的能力。与仅对用户做出反应的一般聊天机器人不同,主动对话系统可用于实现某些目标,例如向用户推荐某些项目。背景知识对于在对话中实现平稳和自然的过渡至关重要。在本文中,我们提出了一种新的多任务学习框架,用于基于检索的基于知识的主动对话。为了确定要使用的相关知识,我们将知识预测作为一项补充任务,并使用显式信号来监督其学习。根据预测的知识、要实现的目标和上下文选择最终响应。实验结果表明,知识预测和目标选择的显式建模可以大大提高最终的响应选择。我们的代码可在:github

二、结论

本文提出了一种新的基于检索的主动对话方法。在我们的模型中,我们为响应选择和知识预测定义了两个任务。应用交互式匹配结构来模拟知识和响应之间的匹配。为了很好地预测知识,使用了显式的监督信号,这些信号是从基本事实响应中导出的。实验结果表明,我们的模型可以获得比基线模型更好的性能。特别是,显式训练知识预测是非常有效的。这项工作首次证明了在主动对话中明确建模知识和目标的重要性。

三、model

主动对话例子:系统被要求利用背景知识来引导对话并完成目标。

KPN的结构:

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