بالنسبة لجهاز كمبيوتر يتفاعل بشكل طبيعي مع إنسان، يجب أن يكون يشبه الإنسان.في هذه الورقة، نقترح نموذج توليد الاستجابة العصبي مع التعلم متعدد المهام للجيل والتصنيف، مع التركيز على العاطفة.يتم تدريب نموذجنا على أساس بارت (لويس وآخرون.، 2020)، وهو نموذج ترميز ترميز محول مدرب مسبقا، لتوليد الردود والاعتراف بالمشاعر في وقت واحد.علاوة على ذلك، فنحن نثق خسائر المهام للتحكم في تحديث المعلمات.تظهر التقييمات التلقائية والتقييمات الدليلية للجماعة الجماعية أن النموذج المقترح يجعل الردود التي تم إنشاؤها أكثر وعيا بنفسك.
For a computer to naturally interact with a human, it needs to be human-like. In this paper, we propose a neural response generation model with multi-task learning of generation and classification, focusing on emotion. Our model based on BART (Lewis et al., 2020), a pre-trained transformer encoder-decoder model, is trained to generate responses and recognize emotions simultaneously. Furthermore, we weight the losses for the tasks to control the update of parameters. Automatic evaluations and crowdsourced manual evaluations show that the proposed model makes generated responses more emotionally aware.
المراجع المستخدمة
https://aclanthology.org/
حققت النماذج التراجعية التلقائية واسعة النطاق نجاحا كبيرا في توليد استجابة الحوار، بمساعدة طبقات المحولات. ومع ذلك، فإن هذه النماذج لا تتعلم مساحة كامنة تمثيلية لتوزيع الجملة، مما يجعل من الصعب التحكم في الجيل. لقد حاولت الأعمال الحديثة على تعلم تمثي
في توليد استجابة الحوار مفتوح المجال، يمكن أن يستمر سياق الحوار مع ردود متنوعة، وينبغي أن تتخذ طرازات الحوار علاقات واحدة إلى كثيرة.في هذا العمل، نقوم أولا بتحليل الهدف التدريبي لنماذج الحوار من وجهة نظر اختلاف Kullback-Leibler (KLD) وإظهار أن الفجوة
يستخدم البشر منطق المنطقي (CSR) ضمنيا لإنتاج ردود طبيعية ومتماسكة في المحادثات. تهدف إلى إغلاق الفجوة بين نماذج جيل الاستجابة الحالية (RG) قدرات الاتصالات البشرية، نريد أن نفهم لماذا تستجيب نماذج RG أثناء قيامهم بتحقيق فهم نموذج RG للمنطق المنطقي الذ
توليد الحوار المكيف يعاني من ندرة الردود المسمى.في هذا العمل، استغلالنا بيانات نصية غير حوار مرتبطة بالشرط، والتي هي أسهل بكثير لجمعها.نقترح نهج تعليمي متعدد المهام للاستفادة من كل من الحوار والبيانات النصية المسمى.تقوم المهام الثلاثة بتحسين نفس مهمة
في أنظمة الحوار الموجهة نحو المهام، تميل أساليب تتبع حكومية الحوار الحديثة إلى أداء جيل تمرير واحد من حالة الحوار بناء على حالة الحوار السابقة. أخطاء هذه النماذج التي تم إجراؤها بدورها الحالي عرضة للنقل إلى المنعطف التالي، مما تسبب في نشر الأخطاء. في