I ett samtal eller en dialogprocess spelar uppmärksamhet och intention en inneboende roll. I detta dokument föreslås ett neuralt nätverk baserat tillvägagångssätt som modellerar uppmärksamhet och intention processer. Den består huvudsakligen av tre återkommande nätverk. Encoder-nätverket är en ordnivåmodell som representerar källsidesmeningar. Avsiktsnätverket är ett återkommande nätverk som modellerar dynamiken i avsiktsprocessen. Dekodernätet är ett återkommande nätverk som producerar svar på inmatningen från källkodssidan. Det är en språkmodell som är beroende av avsikten och har en mekanism för att uppmärksamma särskilda källsidesord, när man förutsäger en symbol i svaret. Modellen är tränad end-toend utan märkning av data. Experiment visar att denna modell genererar naturliga svar på användaringångar.
REF använder en kodare-dekoder ram med uppmärksamhet på modellera konversationer och generera naturliga svar på användarinmatning.
Attention with Intention for a Neural Network Conversation Model
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}