Neurala nätverk modeller kan generera extremt naturliga ljud konversationsinteraktioner. Dessa modeller har dock ännu inte visat att de kan införliva innehåll i form av fakta eller entitetsbaserade åsikter som skulle göra det möjligt för dem att tjäna i mer uppgiftsorienterade samtalstillämpningar. Detta dokument presenterar en ny, fullt datadriven och kunskapsbaserad neural konversation modell som syftar till att producera mer innehållsrika svar utan slot fyllning. Vi generaliserar den allmänt använda SEQ2SEQ metoden genom att konditionera svar på både konversationshistorik och externa "fakta", vilket gör att modellen kan vara mångsidig och tillämpas i en öppen domän inställning. Vår strategi ger betydande förbättringar jämfört med en konkurrenskraftig SEQ2SEQ baslinje. Mänskliga domare fann att våra resultat är betydligt mer informativa.
Marjan m.fl. REF generaliserade Seq2Seq tillvägagångssätt för en kunskap-grund neural konversation modell, genom att villkora svar på både konversation historia och extern kunskap.
A Knowledge-Grounded Neural Conversation Model
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}