Variatuella kodare har visat lovande resultat i dialoggenereringen. De latenta variabla fördelningarna är dock vanligtvis ungefärliga av en mycket enklare modell än den kraftfulla RNN-struktur som används för kodning och avkodning, vilket ger KL-vanishing problem och inkonsekvent utbildningsmål. I denna uppsats delar vi upp träningssteget i två faser: Den första fasen lär sig att autokoda diskreta texter till kontinuerliga inbäddningar, från vilka den andra fasen lär sig att generalisera latenta representationer genom att rekonstruera den kodade inbäddningen. I detta fall provtas latenta variabler genom att omvandla Gaussian brus genom flera lager perceptroner och tränas med en separat VD-modell, som har potential att realisera en mycket mer flexibel distribution. Vi jämför vår modell med aktuella populära modeller och experimentet visar på betydande förbättringar i både metriska och mänskliga utvärderingar.
För att lösa KL:s försvinnande och inkonsekventa utbildningsmål för dialoggenerering, Ref. REF lär sig först att automatiskt koda diskreta texter till kontinuerliga inbäddningar som provtas genom att omvandla Gaussiskt buller och tränas med en separat modell.
Improving Variational Encoder-Decoders in Dialogue Generation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}