对话模型-改写式回复生成模型-Response Generation by Context-aware Prototype Editing

介绍

AAAI-2019

上下文敏感的改写式回复生成模型。在这个工作中，吴俣等人提出了一个新的范式：“先检索，后改写”，用于回复生成。在该框架中，首先利用检索式聊天机器人检索一个回复（原型），之后根据该回复原本的上下文和当前上下文之间的差异来改写此回复。这种新的范式不仅继承了检索式聊天机器人回复流畅和富有信息量的优势，而且还享有生成式聊天机器人的灵活性和相关性。实验表明，这一方法在相关性，多样性和原创性方面优于传统模型。

整体架构

论文地址:https://arxiv.org/pdf/1806.07042.pdf
code: https://github.com/MarkWuNLP/ResponseEdit

Prototype Selector

测试阶段

根据上下文C’和C的相似度，检索到context-response对。

训练阶段

based on the response similarity instead of context similarity,

不用context的原因是，一个context可能对于多个回复。根据实验结果，如果用context相似度，会产生没有意义的回复

因为有groundtruth 根据response计算相似度，检索