Vi undersöker uppgiften att bygga öppen domän, konversation dialogsystem baserade på stor dialog corpora med hjälp av generativa modeller. Generativa modeller producerar systemsvar som är autonomt genererade ord för ord, vilket öppnar upp möjligheten för realistiska, flexibla interaktioner. Till stöd för detta mål, vi utvidgar den nyligen föreslagna hierarkiska återkommande kodare-dekoder neurala nätverket till dialogdomänen, och visar att denna modell är konkurrenskraftig med toppmoderna neurala språkmodeller och backoff n-gram modeller. Vi undersöker begränsningarna i detta och liknande tillvägagångssätt, och visar hur dess prestanda kan förbättras genom att bootstrappa lärandet från en större frågeställare par corpus och från förtränade ord inbäddningar.
Ett end-to-end dialogsystem som använder generativa hierarkiska neurala nätverksmodeller presenteras av Serban et al REF.
Building End-To-End Dialogue Systems Using Generative Hierarchical Neural Network Models
{'venue': 'AAAI 2016', 'journal': 'arXiv: Computation and Language', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}