För dialogsvarsgenerering genererar traditionella generativa modeller svar enbart från inmatningsförfrågningar. Sådana modeller bygger på otillräcklig information för att generera ett specifikt svar eftersom en viss fråga kan besvaras på flera sätt. Följaktligen tenderar dessa modeller att ge allmänna och tråkiga svar, vilket hindrar skapandet av informativa uttalanden. Nyligen har forskare försökt fylla informationsluckorna genom att utnyttja teknik för informationssökning. När man genererar ett svar för en aktuell fråga, betraktas liknande dialoger som hämtas från hela träningsdata som en ytterligare kunskapskälla. Även om detta kan skörda omfattande information, kan de generativa modellerna vara överväldigade, vilket leder till oönskade prestanda. I detta dokument föreslår vi en ny ram som utnyttjar hämtningsresultaten genom ett paradigm för skelettet och sedan reaktionen. Till en början skapas ett skelett genom att man reviderar de återvunna svaren. Sedan använder en ny generativ modell både det genererade skelettet och den ursprungliga frågan för svarsgenerering. Experimentella resultat visar att våra strategier avsevärt förbättrar mångfalden och informationen i de svar som genereras.
REF genererar responsskelettet från de hämtade resultaten och reviderar skeletten för att få svaret.
Skeleton-to-Response: Dialogue Generation Guided by Retrieval Memory
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}