I den här artikeln studerar vi uppgiften att välja svar för multi-turn människa-dator konversation. Tidigare metoder tar ord som en enhet och visa sammanhang och svar som sekvenser av ord. Denna typ av metoder tar inte uttryckligen varje uttalande som en enhet, därför är det svårt att fånga information och beroenden på talnivå. I detta dokument föreslår vi en multi-view response selection-modell som integrerar information från två olika vyer, dvs. ordsekvensvy och talsekvensvy. Vi modellerar gemensamt de två vyerna via djupa neurala nätverk. Experimentella resultat på en offentlig corpus för kontextkänsligt svarsval visar effektiviteten hos den föreslagna multi-view-modellen, som avsevärt överträffar andra en-view-baslinjer.
REF behandlade varje varv i multi-turn sammanhang som en enhet och förenade ordsekvens vy och uttalande sekvens vy tillsammans av djupa neurala nätverk.
Multi-view Response Selection for Human-Computer Conversation
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}