檢索式多輪對話系統論文:Multi-Turn Response Selection for Chatbots with Deep Attention Matching Network 閱讀筆記

此篇文獻是百度發表於ACL2018網絡 對話系統中,因爲在context和response中有兩種匹配對:(1)表面文本相關(2)潛在依賴,即在語義和功能上相關。以前論文多關注表面相關,對潛在依賴關注較少,因此本文努力解決這個問題。且對話系統中多采用RNN結構,但用RNN捕捉多粒度的語義表示花費代價較大,因此文本所有采用基於注意力機制的結構。框架 模型結構如上圖所示。看起來很複雜,拆開來一點點看。
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