I ett kunskapsbaserat samtal spelar domänkunskap en viktig roll i en speciell domän som Musik. Svaret av kunskap grundad konversation kan innehålla flera svar enheter eller ingen enhet alls. Även om befintliga generative question responding (QA) system kan tillämpas på kunskap grundad konversation, de antingen har som mest en enhet i ett svar eller inte kan hantera out-ofvokabulary enheter. Vi föreslår ett fullt datadrivet generativt dialogsystem GenDS som kan generera svar baserade på indatameddelande och relaterad kunskapsbas (KB). För att generera godtyckligt antal svarsenheter även när dessa enheter aldrig visas i träningssetet, designar vi en dynamisk kunskapsförfrågan som väljer olika svarsenheter på olika positioner i ett enda svar, beroende på olika lokala sammanhang. Den förlitar sig inte på enheters representationer, vilket gör det möjligt för vår modell att hantera utomobligatoriska enheter. Vi samlar in en människa-mänsklig konversationsdata (ConversMusic) med kunskap annoteringar. Den föreslagna metoden utvärderas på CoversMusic och en offentlig fråga svar dataset. Våra föreslagna GenDS-system överträffar baslinjemetoderna betydligt när det gäller BLEU, enhetens noggrannhet, entity recall och mänsklig utvärdering. Dessutom visar experimenten också att GenDS fungerar bättre även på små datauppsättningar.
REF genererade svar med ett antal svarsenheter i det strukturerade KB, även om dessa enheter aldrig förekommer i utbildningssetet.
Flexible End-to-End Dialogue System for Knowledge Grounded Conversation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}