Commonsense kunskaper är avgörande för många naturliga språk bearbetning uppgifter. I den här artikeln presenterar vi en ny öppen konversationsgenereringsmodell för att visa hur storskaliga allmängiltiga kunskaper kan underlätta språkförståelse och generering. Med tanke på ett användarinlägg hämtar modellen relevanta kunskapsgrafer från en kunskapsbas och kodar sedan graferna med en statisk grafuppmärksamhetsmekanism, som ökar den semantiska informationen om inlägget och därmed stöder en bättre förståelse av inlägget. Sedan, under ordgenerering, läser modellen uppmärksamt de hämtade kunskapsgrafer och kunskap tredubblas inom varje graf för att underlätta bättre generering genom en dynamisk graf uppmärksamhetsmekanism. Detta är det första försöket som använder storskalig allmängiltig kunskap i konversationsgenerering. Till skillnad från befintliga modeller som använder kunskap tredubblar (enheter) separat och självständigt behandlar vår modell varje kunskapsgraf som helhet, som kodar mer strukturerad, sammankopplad semantisk information i graferna. Experiment visar att den föreslagna modellen kan generera lämpligare och mer informativa svar än de senaste baslinjerna.
Zhou m.fl. I REF studeras hur man kan förbättra språkförståelse och genereringsförmåga i dialogmodellen genom att införa ett strukturerat kunskapsdiagram.
Commonsense Knowledge Aware Conversation Generation with Graph Attention
{'venue': 'IJCAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}