【摘 要】
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社交机器人旨在通过与用户交流来满足不同对话场景下的用户需求,其核心是对话生成模型。根据场景的不同,模型可分为闲聊对话模型、问答对话模型以及垂直领域的任务解析对话模型。本文研究闲聊对话模型中的个性化对话生成问题。具体来说,一个优秀的闲聊对话模型被要求具备拟人化特征,这表现为除了具备流畅的对话响应外,还应具备人物相关属性的阐述。由于社交网络庞大且涉及用户众多,大量的人物属性被包含在其中,个性化表达就成
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社交机器人旨在通过与用户交流来满足不同对话场景下的用户需求,其核心是对话生成模型。根据场景的不同,模型可分为闲聊对话模型、问答对话模型以及垂直领域的任务解析对话模型。本文研究闲聊对话模型中的个性化对话生成问题。具体来说,一个优秀的闲聊对话模型被要求具备拟人化特征,这表现为除了具备流畅的对话响应外,还应具备人物相关属性的阐述。由于社交网络庞大且涉及用户众多,大量的人物属性被包含在其中,个性化表达就成为了交流中的一种潜在行为。因此,如何在与用户的交流过程中突出个人属性以使得对话更富有个性化和拟人化是研究闲聊对话模型的一个重要课题。本文首先阐述了与课题相关的一些对话模型和训练策略,分析了目前个性化对话生成的一些工作的固有缺陷。然后,本文基于端到端的对话模型,从结构化个性信息和非结构化个性信息两个角度分别给出问题解决思路,对个性化对话生成模型的性能进行了优化。主要内容和创新点如下:（1）对于非结构化个性信息,提出了一种基于元学习的多任务个性化生成方法。该方法在测试阶段可利用少量个性化相关对话历史完成模型对目标个性的快速拟合。同时提出一个双解码器结构用于缓解数据稀疏的问题。该方法有效地解决了对话过程中个人属性不突出、无法显式表达等问题,并利用公开数据集验证了方法的有效性。（2）对于结构化个性信息,本文基于现有的方法并结合主流的社交平台对目前网络社交用户所预存的个性信息进行汇总,分析了公开训练集与实际场景中的个性信息之间的差异以及差异对模型的性能影响。提出了一种标签稀疏型的个性化对话生成模型,用于解决实际场景中用户个性信息丢失所引发的模型性能下降问题。同时,提出一个二元角色信息融合模块,以更有效地结合对话双方的个性信息,生成更加流畅性和个性化相关的回复。
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