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基于位置感知的情感可控对话生成模型研究
文献摘要：
基于序列到序列的对话生成在实现情感状态转移时大多采用外部情感词嵌入的方式,编码器很难捕获解码器的情感状态,解码器被强制嵌入的外部情感词干扰,造成生成回复情感词堆叠及缺乏情感信息上下文.为解决上述问题,该文提出基于位置感知的情感可控对话生成模型.在编码的过程中,当前输入词向量和位置向量共同参与编码,在不影响当前输入的情况下,上文信息利用分层的编码方式增加额外编码信息.在解码的过程中,利用遮蔽语言的性能,强制模型进行内容理解和学习,编码器和解码器的联合训练能够生成符合语法的情感回复.实验结果表明,位置感知的加入进一步刻画了数据的潜在结构信息,提高了情感可控对话生成的语言质量.
文献关键词：
对话生成;序列到序列模型;注意力机制;位置感知
中图分类号：
作者姓名：
杨瑞;马志强;王春喻;斯琴
作者机构：
内蒙古工业大学 数据科学与应用学院,内蒙古 呼和浩特 010080;内蒙古自治区基于大数据的软件服务工程技术研究中心,内蒙古 呼和浩特 010080
文献出处：
引用格式：
[1]杨瑞;马志强;王春喻;斯琴-.基于位置感知的情感可控对话生成模型研究)[J].中文信息学报,2022(03):101-108
A类：
B类：
位置感知,对话生成,生成模型,情感状态,状态转移,词嵌入,编码器,解码器,词干,回复,堆叠,情感信息,上下文,在编,词向量,信息利用,编码方式,增加额,编码信息,遮蔽,内容理解,联合训练,合语,语法,潜在结构,结构信息,语言质量,序列到序列模型,注意力机制
AB值：
0.378837
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