Intelligenta personliga assistentsystem med antingen text- eller röstbaserade konversationsgränssnitt blir allt populärare runt om i världen. Retrieval-baserade konversationsmodeller har fördelarna med att returnera flytande och informativa svar. De flesta befintliga studier inom detta område är på öppen domän "chit-chat" konversationer eller uppgift / transaktionsorienterade konversationer. Mer forskning behövs för informationssökande samtal. Det finns också en brist på modellering av extern kunskap utöver dialoguttalanden bland de nuvarande konversationsmodellerna. I detta dokument föreslår vi en inlärningsram på toppen av djupa neurala matchningsnätverk som utnyttjar extern kunskap för svarsrankning i informationssökande konversationssystem. Vi införlivar extern kunskap i djupa neurala modeller med pseudo-relevans feedback och QA korrespondens kunskap destillation. Omfattande experiment med tre informationssökande konversationsdatauppsättningar inklusive både öppna riktmärken och kommersiella data visar att våra metoder överträffar olika baslinjemetoder inklusive flera djuptextmatchande modeller och den senaste metoden för svarsval i multi-turn konversationer. Vi utför även analyser över olika svarstyper, modellvariationer och rankningsexempel. Våra modeller och forskningsresultat ger nya insikter om hur man kan utnyttja extern kunskap med djupa neurala modeller för svarsval och får konsekvenser för utformningen av nästa generations informationssökande konversationssystem.
Yang m.fl. REF beaktade extern kunskap bortom dialogkontext genom pseudo-relevans-återkoppling och QA-korrespondenskunskapsdestillation för rankning av svar på flera varv.
Response Ranking with Deep Matching Networks and External Knowledge in Information-seeking Conversation Systems
{'venue': "SIGIR '18", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}