Abstract-Det är viktigt för automatiska chatt-robotar att få förmågan att samtalsförståelse, vilket är kärnan i att ge sammanhangsmedvetna svar för att föra smidiga dialoger med människor. Som utgångspunkt för denna uppgift kommer samtalsmodellering i synnerhet att dra nytta av bakgrundskunskapen, eftersom sådan kunskap verkligen inbegriper semantiska antydningar som bidrar till att ytterligare klargöra förhållandet mellan meningar i ett samtal. I den här artikeln föreslås ett djupt neuralt nätverk för att införliva bakgrundskunskap för konversationsmodellering. Genom en recallmekanism med en speciellt utformad recall-gate kan bakgrundskunskap som globalt minne motiveras att samarbeta med det lokala cellminnet av Long Short-Term Memory (LSTM), för att berika LSTM:s förmåga att fånga de implicita semantiska ledtrådarna i konversationer. I detta dokument introduceras dessutom den löst strukturerade domänkunskapen som bakgrundskunskap, som kan byggas med en liten mängd manuellt arbete och som lätt kan antas av återkallningsluckan. Vår modell utvärderas utifrån den kontextorienterade responsvalsuppgiften, och experimentella resultat på två datauppsättningar har visat att vår strategi är lovande för modellering av konversationer och uppbyggnad av viktiga komponenter i automatiska chattsystem.
Vidare föreslog REF ett djupt neuralt nätverk för att införliva bakgrundskunskap för konversation av LSTM med en speciellt utformad recall gate.
Incorporating loose-structured knowledge into conversation modeling via recall-gate LSTM
{'venue': '2017 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN)', 'journal': '2017 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}