End-to-end neural dialog generation har visat lovande resultat nyligen, men det använder inte kunskap för att vägleda generationen och därmed tenderar att generera korta, allmänna och meningslösa svar. I detta dokument föreslår vi en neural kunskapsspridningsmodell (NKD) för att introducera kunskap i dialoggenerering. Denna metod kan inte bara matcha relevanta fakta för indatauttalandet utan även sprida dem till liknande enheter. Med hjälp av fakta som matchar och entitetsspridning, förstärks den neurala dialoggenerering med förmågan att konvergera och divergerande tänkande över kunskapsbasen. Vår empiriska studie av en verklig datauppsättning visar att vår modell kan generera meningsfulla, mångsidiga och naturliga svar för både faktaoida frågor och kunskapsbaserade chi-chats. Experimentresultaten visar också att vår modell överträffar konkurrenskraftiga baslinjemodeller betydligt.
En neural kunskapsspridning modell föreslogs också i REF, där modellen förstärks med konvergent och divergerande tänkande över en kunskapsbas.
Knowledge Diffusion for Neural Dialogue Generation
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}