典型文献
基于情感变量的二阶段对话生成模型
文献摘要：
情感对话生成是近年来自然语言处理任务中的热门方向之一,生成带有情感色彩的响应能提高人机间的互动性.现有的情感对话生成模型情感变量单一,容易生成枯燥的响应.为确保响应语句不仅语义逻辑正确且具有多样性,该文提出了二阶段对话生成模型.第一阶段,利用DialoGPT强大的语言理解能力来确保生成语义正确的响应;为解决响应枯燥单调的缺点,该文提出融合主情感变量和混合情感变量作为全局情感变量用于后续操作;第二阶段,在第一阶段生成的响应基础上,利用全局情感变量对语句进行重写操作,从而生成高质量的响应.实验结果表明,该文提出的模型在Empathetic Dialogues数据集上的响应质量要优于基线模型.
文献关键词：
对话生成;二阶段;主情感;混合情感;多样性
中图分类号：
作者姓名：
冯广敬;刘箴;刘婷婷;许根;庄寅;王媛怡;柴艳杰
作者机构：
宁波大学 信息科学与工程学院,浙江 宁波 315211;宁波大学科学技术学院 信息工程学院,浙江 慈溪315300;中国科学院宁波材料技术与工程研究所 先进制造技术研究所,浙江 宁波 315201
文献出处：
引用格式：
[1]冯广敬;刘箴;刘婷婷;许根;庄寅;王媛怡;柴艳杰-.基于情感变量的二阶段对话生成模型)[J].中文信息学报,2022(05):102-111
A类：
DialoGPT,Empathetic,Dialogues
B类：
生成模型,情感对话生成,自然语言处理,有情,情感色彩,互动性,易生成,枯燥,语句,第一阶段,语言理解,理解能力,成语,主情感,混合情感,第二阶段,重写,基线模型
AB值：
0.264497
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