Att skapa semantiskt sammanhängande svar är fortfarande en stor utmaning när det gäller att skapa dialog. Kartläggningen mellan indata och svar i samtal är mer komplicerad, vilket i hög grad kräver förståelse av semantiskt beroende på talnivå, ett samband mellan hela betydelsen av indata och utdata. För att ta itu med detta problem föreslår vi en Auto-Encoder Matching (AEM) modell för att lära sig ett sådant beroende. Modellen innehåller två autokodare och en kartmodul. De automatiska kodarna lär sig semantiska representationer av ingångar och svar, och kartmodulen lär sig att koppla samman framställningarna på uttalandesnivå. Experimentella resultat från automatiska och mänskliga utvärderingar visar att vår modell kan generera svar med hög enhetlighet och fluens jämfört med baslinjemodeller. Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning.
REF föreslår att man använder två autokodare för att lära sig den semantiska representationen av uttalanden i dialog.
An Auto-Encoder Matching Model for Learning Utterance-Level Semantic Dependency in Dialogue Generation
{'venue': 'Proceedings of the 2018 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing', 'journal': 'Proceedings of the 2018 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}