Att bygga dialogagenter som kan samtala naturligt med människor är ett utmanande men ändå spännande problem med artificiell intelligens. I öppen-domänen människa-dator konversation, där konversationsagenten förväntas svara på mänskliga svar på ett intressant och engagerande sätt, allmängiltig kunskap måste integreras i modellen på ett effektivt sätt. I det här dokumentet undersöker vi effekterna av att tillhandahålla allmänenlig kunskap om de begrepp som behandlas i dialogrutan. Vår modell representerar det första försöket att integrera en stor gemensam kunskapsbas i end-to-end-konversationsmodeller. I det återhämtningsbaserade scenariot föreslår vi Tri-LSTM-modellen för att gemensamt ta hänsyn till budskap och allmängiltighet för att välja ett lämpligt svar. Våra experiment tyder på att de kunskapsbaserade modellerna är överlägsna sina kunskapsfria motsvarigheter i automatisk utvärdering.
REF undersökte effekterna av att tillhandahålla allmän kännedom om de begrepp som omfattas av dialogen. ) föreslog en neural kunskapsspridningsmodell för att införa kunskap i dialoggenerering.
Augmenting End-to-End Dialog Systems with Commonsense Knowledge
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}