Sequence-to-sequence neural nätverksmodeller för generering av konversationssvar tenderar att generera säkra, alldagliga svar (t.ex., Jag vet inte) oavsett input. Vi föreslår att den traditionella objektiva funktionen, dvs. sannolikheten för produktion (respons) givet indata (meddelande) inte är lämplig för svarsgenerering uppgifter. Istället föreslår vi att Maximum Mutual Information (MMI) används som objektiv funktion i neurala modeller. Experimentella resultat visar att de föreslagna MMI-modellerna ger mer varierande, intressanta och lämpliga svar, vilket ger betydande vinster i BLEU-poäng på två konversativa datauppsättningar och i mänskliga utvärderingar.
REF föreslås använda maximal ömsesidig information (MMI) som objektiv funktion i neurala modeller.
A Diversity-Promoting Objective Function for Neural Conversation Models
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}