Människor-dator konversationssystem har tilldragit sig mycket uppmärksamhet i Natural Language Processing. Konversationssystem kan i stort delas in i två kategorier: hämtningsbaserade och generationsbaserade system. Återhämtningssystem söker ett användarutgivet uttalande (nämligen en fråga) i ett stort konversationsarkiv och returnerar ett svar som bäst matchar frågan. Generativa metoder syntetiserar nya svar. Båda sätten har vissa fördelar men lider av sina egna nackdelar. Vi föreslår en ny ensemble av hämtningsbaserade och generationsbaserade konversationssystem. De återtagna kandidaterna, förutom den ursprungliga frågan, matas till en svarsgenerator via ett neuralt nätverk, så att modellen är medveten om mer information. Det genererade svaret tillsammans med de återtagna deltar sedan i en omplaceringsprocess för att hitta det slutliga svaret på utmatningen. Experimentella resultat visar att ett sådant ensemblesystem överträffar varje enskild modul med stor marginal.
REF har använt en ensemble strategi (generationsbaserad och urvalsbaserad) för att bygga konversationsmodell.
An Ensemble of Retrieval-Based and Generation-Based Human-Computer Conversation Systems
{'venue': 'IJCAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}