文档名：基于知识拷贝机制的生成式对话模型
基于“编码-解码”结构的生成式对话模型所生成的回复多样性差、信息量少,这很大程度上阻碍了对话的进一步扩展和深入.而知识图谱作为一种高度结构化的知识,能够为对话提供相关知识以及话题转移关系,有利于对话的延伸.因此,本文提出了一种基于知识拷贝机制的生成式对话模型,首先使用基于知识图谱的映射机制对对话内容进行处理,随后使用知识拷贝机制直接将知识图谱中的知识引入到生成的回复中,并使用注意力机制选择知识图谱中的信息来指导回复的生成.在“2019语言与智能技术竞赛”中的“知识驱动对话”数据集上,相较竞赛举办方提供的生成式基线模型,本文所提出模型生成的回复在准确性指标和多样性指标上分别有10.47％、4.6％的提升.
作者：李少博孙承杰徐振刘秉权季振洲王明江
作者单位：哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院,黑龙江省哈尔滨市150001
母体文献：第十八届中国计算语言学大会暨中国中文信息学会2019学术年会论文集
会议名称：第十八届中国计算语言学大会暨中国中文信息学会2019学术年会
会议时间：2019年10月18日
会议地点：昆明
主办单位：中国中文信息学会
语种：chi
分类号：
关键词：生成式对话模型 知识图谱 映射机制 知识拷贝机制 注意力机制
在线出版日期：2021年8月24日
基金项目：
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