Generativa konversationssystem drar till sig allt större uppmärksamhet i behandling av naturligt språk (NLP). Nyligen har forskare lagt märke till betydelsen av kontextinformation i dialogbehandling, och byggt olika modeller för att utnyttja sammanhang. Det finns dock ingen systematisk jämförelse för att analysera hur man använder sammanhang effektivt. I detta dokument genomför vi en empirisk studie för att jämföra olika modeller och undersöka effekten av kontextinformation i dialogsystem. Vi föreslår också en variant som uttryckligen väger kontextvektorer efter kontext-query relevans, överträffar de andra baslinjerna.
REF studerar hur man använder kontextinformation för att vara mer användbar.
How to Make Context More Useful? An Empirical Study on Context-Aware Neural Conversational Models
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}