Konversationell modellering är en viktig uppgift i naturligt språkförståelse och maskinintelligens. Även om tidigare metoder finns, är de ofta begränsade till specifika domäner (t.ex. bokning av en flygbiljett) och kräver handgjorda regler. I detta dokument presenterar vi ett enkelt tillvägagångssätt för denna uppgift som använder den nyligen föreslagna sekvensen till sekvensramar. Vår modell samtalar genom att förutsäga nästa mening med tanke på den föregående meningen eller meningarna i ett samtal. Styrkan i vår modell är att den kan tränas från början till slut och därför kräver mycket färre handgjorda regler. Vi finner att denna enkla modell kan generera enkla konversationer med tanke på en stor konversationsträning dataset. Våra preliminära resultat tyder på att modellen, trots att den optimerar fel objektiv funktion, kan samtala väl. Det kan extrahera kunskap från både en domän specifika dataset, och från en stor, bullriga, och allmänna domän dataset av filmtexter. På en domänspecifik IT helpdesk dataset kan modellen hitta en lösning på ett tekniskt problem via konversationer. På en bullrig open-domain film utskrift dataset, kan modellen utföra enkla former av sunt förnuft resonemang. Som väntat finner vi också att bristen på konsekvens är ett vanligt misslyckande i vår modell.
Vinyals och Le REF förutsäger nästa mening baserat på de föregående meningarna med kodare-dekoder ramverk direkt.
A Neural Conversational Model
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}