Generera informativa svar i end-toend neural dialog system drar till sig mycket uppmärksamhet under de senaste åren. Olika tidigare arbeten utnyttjar extern kunskap och dialogsammanhang för att generera sådana svar. Det är dock få som har visat sin förmåga att införliva lämplig kunskap i svarsgenereringen. Motiverade av detta, föreslår vi en ny öppen-domän konversation generation modell i detta papper, som använder den bakre kunskapsdistributionen för att vägleda kunskapsval, därför generera mer lämpliga och informativa svar i konversationer. Såvitt vi vet är vi de första som utnyttjar den bakre kunskapsdistributionen för att underlätta konversationsgenerering. Våra experiment på både automatisk och mänsklig utvärdering verifierar tydligt den överlägsna prestandan hos vår modell över de toppmoderna baslinjerna.
Den bakre kunskapsdistributionen användes också för att vägleda kunskapsval för svarsgenerering REF ).
Learning to Select Knowledge for Response Generation in Dialog Systems
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}