Vi studerar svarsval för flerfaldig konversation i hämtningsbaserade chatbots. Befintliga verk antingen ignorerar relationer mellan uttalanden, eller missar viktig information i sammanhang när matcha ett svar med en mycket abstrakt kontext vektor slutligen. Vi föreslår en ny sessionsbaserad matchningsmodell för att ta itu med båda problemen. Modellen matchar först ett svar med varje uttalande om flera granulariteter, och destillerar viktig matchande information från varje par som en vektor med convolution och pooling operationer. Vektorerna ackumuleras sedan i kronologisk ordning genom ett återkommande neuralt nätverk (RNN) som modellerar relationerna mellan uttalandena. Den slutliga matchningspoängen beräknas med RNN:s dolda tillstånd. Empirisk studie av två offentliga datauppsättningar visar att vår modell avsevärt kan överträffa de senaste metoderna för svarsval i flerfaldig konversation.
På senare tid matchar REF ett svar med varje uttalande i sammanhanget på flera nivåer av granularitet, och vektorerna kombineras sedan genom en RNN.
Sequential Match Network: A New Architecture for Multi-turn Response Selection in Retrieval-based Chatbots
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}