Multi-turn hämtning-baserad konversation är en viktig uppgift för att bygga intelligenta dialogsystem. Befintliga verk fokuserar främst på att matcha sökande svar med varje sammanhang uttalande på flera nivåer av granularitet, som ignorerar bieffekten av att använda överdriven kontextinformation. Sammanhangsuttalanden ger riklig information för att extrahera mer matchande funktioner, men det ger också bullersignaler och onödig information. I den här artikeln kommer vi att analysera bieffekten av att använda för många kontextuella uttalanden och föreslå ett multi-hop selector nätverk (MSN) för att lindra problemet. Särskilt använder MSN först en multi-hop-väljare för att välja relevanta uttalanden som sammanhang. Sedan matchar modellen det filtrerade sammanhanget med kandidatsvaret och får en matchande poäng. Experimentella resultat visar att MSN överträffar vissa state-of-the-art metoder på tre offentliga multi-turn dialog datauppsättningar.
REF föreslog det multi-hop-väljarnätverk (MSN) som använde en multi-hop-väljare för att välja relevanta uttalanden som sammanhang.
Multi-hop Selector Network for Multi-turn Response Selection in Retrieval-based Chatbots
{'venue': 'EMNLP/IJCNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}