【摘 要】
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目前大多数智能聊天系统的实现主要有两种方式.检索式得到的回复准确且有意义,但回复内容和回复类型却受限于所选择的语料库.生成式可以获得语料库中没有的回复,更具灵活性,
【机 构】
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上海理工大学光电信息与计算机工程学院
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目前大多数智能聊天系统的实现主要有两种方式.检索式得到的回复准确且有意义,但回复内容和回复类型却受限于所选择的语料库.生成式可以获得语料库中没有的回复,更具灵活性,但是容易产生一些错误或是无意义的回复内容.为了解决上述问题,本文提出一种新的模型GRS(Generative-Retrieval-Score),此模型可以同时训练检索模型和生成模型,并用一个打分模块对检索模型和生成模型的结果进行打分排序,将得分最高的回复作为整个对话系统的输出,进而巧妙地将两种方法的优点结合起来,使最终得到的回复具体多样,且生成
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