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题名基于多语义特征回复生成网络的任务型对话
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作者
姚震
杨州
廖祥文
陈志豪
姚孟韬
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机构
福州大学计算机与大数据学院
福州大学福建省网络计算与智能信息处理重点实验室
福州大学数字福建金融大数据研究所
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出处
《中文信息学报》
北大核心
2025年第7期91-101,共11页
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基金
国家自然科学基金(61976054)。
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文摘
任务型对话旨在实现机器与用户间的问答交互,进而完成用户提出的特定要求。现有方法主要利用用户对话领域或对话动作等单一特征完成回复解码操作,这种单一类型的特征使得模型学习到的语义信息较为片面,模型无法生成全面的候选回复,导致回复成功率和准确度较低。因此,该文提出一种基于多语义特征回复生成网络的对话模型。首先为全局语义信息和两类语义特征(对话领域、对话动作)分别构建一个双向门控循环网络作为回复生成网络;随后三个回复生成网络进行解码操作获得包含多类语义特征信息的候选回复集合;最后自适应选择网络通过计算比对,筛选出语义信息丰富且满足用户需要的候选回复作为最终回复。该方法融合对话领域和对话动作两类语义特征信息,提高了回复成功率和准确度,在MultiWOZ 2.0和MultiWOZ 2.1两个公开数据集上的实验结果表明,该方法明显优于基准模型。
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关键词
任务型对话系统
端到端结构
多回复解码器
多语义特征
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Keywords
task-oriented dialogue
end-to-end structure
multiple response decoders
multi-semantic features
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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