Stylistisk dialog svarsgenerering, med värdefulla tillämpningar i personlighetsbaserade samtalsagenter, är en utmanande uppgift eftersom svaret måste vara flytande, kontextuellt relevant, samt paralinguistiskt korrekt. Dessutom är parallella datauppsättningar för regelbundna till stilistiska par vanligtvis inte tillgängliga. Vi presenterar tre svagt övervakade modeller som kan generera olika, artiga (eller oförskämda) dialogsvar utan parallella data. Vår sena fusionsmodell (Fusion) förenar avkodningen av en encoder-attention-decoder dialogmodell med en språkmodell tränad på fristående artiga uttalanden. Vår Label-Finetuning (LFT) modell prepends till varje källsekvens en artighetsskala skalad etikett (förutsatt av vår toppmoderna artighet klassifierare) under utbildningen, och vid provtid kan generera artiga, neutrala och oförskämda svar genom att helt enkelt skala etiketten inbäddade i motsvarande poäng. Vår förstärkande inlärningsmodell (Polite-RL) uppmuntrar artighet generation genom att tilldela belöningar proportionellt till artighet klassificering poäng i provsvaret. Vi presenterar också två hämtningsbaserade, artiga dialogmodeller. Human utvärdering bekräftar att medan Fusion och de hämtningsbaserade modellerna uppnår artighet med sämre sammanhangsrelevans, kan LFT- och Polite-RL-modellerna producera betydligt mer artiga svar utan att offra dialogens kvalitet.
Kanske det närmaste arbetet till vårt är arbetet av Niu och Bansal REF som genererade artigt språk genom att tilldela belöningar proportionellt till artighet klassificering poäng i det provade svaret.
Polite Dialogue Generation Without Parallel Data
{'venue': 'Transactions of the Association for Computational Linguistics', 'journal': 'Transactions of the Association for Computational Linguistics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}