Vi föreslår en metod som kan utnyttja omärkt data för att lära sig en matchande modell för svarsval i hämtningsbaserade chatbots. Metoden använder en sekvens-to-sekvens arkitektur (Seq2Seq) modell som en svag annoterare för att bedöma den matchande graden av omärkta par, och sedan utför lärande med både de svaga signalerna och de omärkta data. Experimentella resultat på två offentliga datauppsättningar tyder på att matchande modeller får betydande förbättringar när de lärs ut med den föreslagna metoden.
Samtidigt som vi skriver denna uppsats, lägger vi också märke till ett nyligen utfört arbete i REF, som utvidgar lärar-student-programmet till att lära sig av hämtningsbaserade chatbots, där en sekvens-till-sekvens-modell används som en svag notator, och studentmodellen tränas genom att lära sig från både svaga signaler och omärkta data.
Learning Matching Models with Weak Supervision for Response Selection in Retrieval-based Chatbots
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}