Att använda neurala nätverk för att generera svar i människa-dator dialogsystem drar till sig ökad uppmärksamhet under de senaste åren. Prestandan är dock inte tillfredsställande: det neurala nätverket tenderar att generera korta, säkra universella svar som har liten betydelse. I detta dokument föreslår vi ett innehållsinledande tillvägagångssätt för neurala nätverksbaserade generativa dialogsystem. Vi använder först punktvis mutial information (PMI) för att förutsäga ett substantiv som ett nyckelord, som återspeglar huvudämnet i svaret. Vi föreslår sedan följande 2BF, en "sekvens till bakåt och framåt sekvenser" modell, som genererar ett svar som innehåller det givna nyckelordet. Experimentella resultat visar att vårt tillvägagångssätt avsevärt överträffar traditionella sekvens-till-sekvens-modeller när det gäller mänsklig utvärdering och entropimåttet. Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning.
REF utnyttjade den punktvisa ömsesidiga informationen (PMI) för att förutsäga ett nyckelord och presenterade ramen för följande 2BF för att generera ett svar som innehöll de givna nyckelorden.
Sequence to Backward and Forward Sequences: A Content-Introducing Approach to Generative Short-Text Conversation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}