Mänsklig datakonversation betraktas som ett av de svåraste problemen inom artificiell intelligens. I det här dokumentet tar vi upp ett av dess viktigaste underproblem, kallat kort textsamtal, där datorn ger ett meddelande från människan, ger ett rimligt svar på meddelandet. Vi utnyttjar den stora mängden korta samtalsdata som finns på sociala medier för att studera frågan. Vi föreslår att man formaliserar korta textsamtal som ett sökproblem i det första steget, och använder toppmoderna informationssökningstekniker (IR) för att utföra uppgiften. Vi undersöker både betydelsen och begränsningen av IR-metoden. Våra experiment visar att den hämtningsbaserade modellen kan få systemet att bete sig ganska "intelligent", när det kombineras med ett enormt arkiv av samtalsdata från sociala medier.
Retrieval baserade modeller å andra sidan behandla konversation sammanhang som en fråga och få en uppsättning svar med hjälp av information hämtning (IR) tekniker från konversation loggar REF.
An Information Retrieval Approach to Short Text Conversation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}