典型文献
对话中融入丰富历史信息的回应选择
文献摘要：
对话是一个交互的过程,回应选择旨在根据已有对话上文选择合适的回应,是自然语言处理领域的研究热点.已有研究取得了一定的成功,但仍存在两个突出的问题:一是历史信息与备选回应间的关联关系未得到充分利用;二是对话历史的潜在语义信息挖掘不够.针对问题一,该文同时考虑对话的历史信息与备选回应信息,借助交叉注意力机制实现两者的软对齐,从而对它们之间的关联关系进行有效捕捉;针对问题二,一方面借助多头自注意力机制从多个不同视角捕获对话历史的潜在语义信息,另一方面借助高速路神经网络实现多种信息的有效桥接,在深度挖掘语义信息的同时保证信息的完整.在Ubuntu Corpus V1数据集上的对比实验表明了该方法的有效性,模型取得了88.66％的R10@1值,90.06％的R10@2值和95.15％的R10@5值.
文献关键词：
回应选择;交叉注意力机制;自注意力机制;高速路神经网络
中图分类号：
作者姓名：
司博文;孔芳
作者机构：
苏州大学 计算机科学与技术学院,江苏 苏州 215006
文献出处：
引用格式：
[1]司博文;孔芳-.对话中融入丰富历史信息的回应选择)[J].中文信息学报,2022(05):85-93
A类：
高速路神经网络
B类：
历史信息,回应选择,自然语言处理,备选,关联关系,语义信息,信息挖掘,文同,交叉注意力机制,对齐,多头自注意力机制,不同视角,桥接,深度挖掘,Ubuntu,Corpus,V1,R10
AB值：
0.24775
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