Sekventiella data har ofta en hierarkisk struktur med komplexa beroenden mellan undersekvenser, till exempel mellan uttalandena i en dialog. I ett försök att modellera denna typ av generativ process föreslår vi en neural nätverk-baserad generativ arkitektur, med latenta stokastiska variabler som spänner över ett variabelt antal tidssteg. Vi tillämpar den föreslagna modellen på uppgiften att dialog svarsgenerering och jämföra den med senaste neurala nätverk arkitekturer. Vi utvärderar modellens prestanda genom automatiska utvärderingsmått och genom att utföra en mänsklig utvärdering. Experimenten visar att vår modell förbättras på nyligen föreslagna modeller och att de latenta variablerna underlättar uppkomsten av långa utgångar och upprätthåller sammanhanget.
REF använder en hierarkisk återkommande kodare med latenta variabler för dialoggenerering.
A Hierarchical Latent Variable Encoder-Decoder Model for Generating Dialogues
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}