Att förse en chatbot med personlighet är utmanande men betydelsefullt för att leverera mer realistiska och naturliga samtal. I detta dokument tar vi upp frågan om att generera svar som är sammanhängande med en förspecificerad personlighet eller profil. Vi presenterar en metod som använder generiska konversationsdata från sociala medier (utan högtalares identiteter) för att generera profilsammanhängande svar. Den centrala idén är att upptäcka om en profil ska användas när man svarar på en användarpost (av en profildetektor), och vid behov välja ett nyckelvärdepar från profilen för att generera ett svar framåt och bakåt (genom en dubbelriktad dekoder) så att en personlighetssammanhängande respons kan genereras. För att utbilda den dubbelriktade avkodningen med generiska dialogdata är dessutom en positionsdetektor utformad för att förutsäga en ordposition från vilken avkodningen bör inledas med ett profilvärde. Manuell och automatisk utvärdering visar att vår modell kan ge mer sammanhängande, naturliga och diversifierade svar.
Som sådan Qian et al. REF föreslog en metod som använder en profildetektor för att välja rätt chatbot personlighet och generera personlighetssammanhängande svar.
Assigning personality/identity to a chatting machine for coherent conversation generation
{'venue': 'IJCAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}