Vi presenterar persona-baserade modeller för att hantera frågan om högtalarkonsistens i neural responsgenerering. En högtalarmodell kodar personas i distribuerade inbäddningar som fångar individuella egenskaper såsom bakgrundsinformation och talstil. En dyadisk högtalare modell fångar egenskaper interaktioner mellan två interlokutorer. Våra modeller ger kvalitativa prestandaförbättringar i både perplexitet och BLEU-poäng jämfört med baslinje-sekvens-till-sekvens-modeller, med liknande förbättringar i högtalarkonsistens mätt med mänskliga domare.
REF föreslår att modellera personligheter hos en talare och en mottagare i en sekvens-till-sekvens-modell som inbäddande vektorer.
A Persona-Based Neural Conversation Model
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}