ABSTRACT e senaste boomen av AI har sett uppkomsten av många mänskligadator konversationssystem som Google Assistant, Microso Cortana, Amazon Echo och Apple Siri. Vi introducerar och formaliserar uppgiften att förutsäga frågor i konversationer, där målet är att förutsäga den nya frågan som användaren kommer att ställa, med tanke på det tidigare konversationssammanhanget. är uppgiften kan modelleras som en "sekvensmatchning" problem, där två sekvenser ges och målet är att lära sig en modell som kartlägger varje par av sekvenser till en matchande sannolikhet. Neurala matchande modeller, som antar djupa neurala nätverk för att lära sekvens representationer och matchande poäng, har en rad enorma forskningsintressen för informationssökning och naturligt språk bearbetning samhällen. I denna uppsats, vi rst studera neurala matchande modeller för den frågehämtning uppgift som har utforskats brett i litteraturen, medan eektiviteten hos neurala modeller för denna uppgift är relativt unstudied. Vi utvärderar vidare de neurala matchande modellerna i nästa frågeförutsägelse uppgift i konversationer. Vi har använt allmänt tillgängliga ora data och Ubuntu chattloggar i våra experiment. Våra utvärderingar undersöker potentialen hos neurala matchande modeller med representationsinlärning för frågehämtning och nästa frågeförutsägelse i samtal. Experimentella resultat visar att neurala matchande modeller presterar bra för båda uppgifterna.
Yang m.fl. REF undersökt förutsäga den nya frågan som användaren kommer att ställa med tanke på det tidigare konversationssammanhanget.
Neural Matching Models for Question Retrieval and Next Question Prediction in Conversation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}