Neurala konversationsmodeller kräver stora mängder dialogdata för att uppskatta deras parametrar och är därför vanligtvis lärda på stora corpora såsom chattforum, Twitterdiskussioner eller filmtexter. Dessa corpora är dock ofta utmanande att arbeta med, särskilt på grund av deras frekventa brist på sväng segmentering och förekomsten av flera referenser utanför själva dialogen. Detta dokument visar att dessa utmaningar kan mildras genom att lägga till en viktningsmodell i den neurala arkitekturen. Viktningsmodellen, som i sig själv uppskattas från dialogdata, associerar varje övningsexempel till en numerisk vikt som återspeglar dess inneboende kvalitet för dialogmodellering. Vid träningstid ingår dessa provvikter i den empiriska förlust som ska minimeras. Utvärderingsresultat om hämtningsbaserade modeller med film- och TV-undertexter visar att införandet av en sådan viktningsmodell förbättrar modellens prestanda på oövervakade mätvärden.
I REF föreslås att man förbättrar det hämtningsbaserade dialogsystemet med en viktningsmodell.
Not All Dialogues are Created Equal: Instance Weighting for Neural Conversational Models
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}