Studien om människa-dator konversationssystem är ett hett forskningsämne nu för tiden. En av de rådande metoderna för att bygga systemet är att använda den generativa Sequence-to-Sequence (Seq2Seq) modellen genom neurala nätverk. Standard Seq2Seq-modellen är dock benägen att generera triviala svar. I detta dokument strävar vi efter att få ett mer meningsfullt och informativt svar när vi besvarar en viss fråga. Vi föreslår en implicit innehållsinducerande metod som inkluderar ytterligare information i Seq2Seq-modellen på ett flexibelt sätt. Vi kopplar ihop den allmänna avkodningen och tilläggsinformationen via vår föreslagna hierarkiska inhägnade fusionsenhet. Experiment om verkliga data visar att vår modell konsekvent överträffar en uppsättning konkurrenskraftiga basvärden när det gäller BLEU-poäng och mänsklig utvärdering.
I REF föreslogs en implicit metod för att införa nyckelordsinformation i ett mjukt schema.
Towards Implicit Content-Introducing for Generative Short-Text Conversation Systems
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}