Att bygga en persona-baserad konversationsagent är utmanande på grund av bristen på stora mängder högtalarspecifika konversationsdata för modellträning. Detta dokument tar upp problemet genom att föreslå en multi-task lärande strategi för att utbilda neurala konversationsmodeller som utnyttjar både konversationsdata över talare och andra typer av data som rör talare och högtalare roller som ska modelleras. Experiment visar att vårt tillvägagångssätt leder till betydande förbättringar jämfört med baslinjemodellens kvalitet, vilket genererar svar som fångar mer exakt talarnas egenskaper och talande stilar. Modellen erbjuder fördelarna med att vara algoritmiskt enkel och enkel att implementera, och inte förlita sig på stora mängder data som representerar specifika enskilda högtalare.
REF tillämpade en multi-task lärande metod för att använda icke-konversativa data.
Multi-Task Learning for Speaker-Role Adaptation in Neural Conversation Models
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}