Medan de senaste neurala kodare-dekoder modeller har visat stora löften i modellering öppen-domänen samtal, de ofta genererar tråkiga och generiska svar. Till skillnad från tidigare arbete som har fokuserat på att diversifiera produktionen av dekoder på ordnivå för att lindra detta problem, presenterar vi en ny ram baserad på villkorliga variations autokodare som fångar diskurs-nivå mångfald i kodaren. Vår modell använder latenta variabler för att lära sig en distribution över potentiella konversations intentioner och genererar olika svar med hjälp av endast giriga dekodrar. Vi har vidareutvecklat en ny variant som är integrerad med språkliga förkunskaper för bättre prestanda. Slutligen förbättras utbildningsförfarandet genom att införa en bag-of-word förlust. Våra föreslagna modeller har validerats för att generera betydligt mer mångsidiga svar än baslinjestrategier och uppvisa kompetens inom diskurs-nivå beslutsfattande. Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning.
REF antog en latent variabel på talnivå för att modellera fördelningen av nästa svar så att systemet skulle kunna generera fler olika svar.
Learning Discourse-level Diversity for Neural Dialog Models using Conditional Variational Autoencoders
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}