【摘 要】
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对话系统是自然语言处理(NLP)领域中一个重要的下游任务,在近几年得到了越来越多的关注,并取得了很大的发展.然而尽管对话领域已经取得了许多优秀的成果,现有的对话模型在拓展个性化方面依然有很大的局限性.为了使对话模型更符合人类的对话方式,拥有更好的个性化建模能力,该文提出一种新的对单个用户建模的个性化模型PCC(a Personalized Chatbot with Convolution mechanism).在编码端,PCC通过文本卷积神经网络(TextCNN)处理用户历史回复帖子以得到用户兴趣信息;在
【机 构】
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中国人民大学信息学院,北京100086;大数据管理与分析方法北京市重点实验室,北京100086;中国人民大学高瓴人工智能学院,北京100086;大数据管理与分析方法北京市重点实验室,北京100086;
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对话系统是自然语言处理(NLP)领域中一个重要的下游任务,在近几年得到了越来越多的关注,并取得了很大的发展.然而尽管对话领域已经取得了许多优秀的成果,现有的对话模型在拓展个性化方面依然有很大的局限性.为了使对话模型更符合人类的对话方式,拥有更好的个性化建模能力,该文提出一种新的对单个用户建模的个性化模型PCC(a Personalized Chatbot with Convolution mechanism).在编码端,PCC通过文本卷积神经网络(TextCNN)处理用户历史回复帖子以得到用户兴趣信息;在解码端,使用相似度搜寻用户历史回答中与当前问题最为匹配的回复和用户ID 一起指导生成.实验结果证明,该文模型在生成回复的准确性和多样性上均有较大提升,证明了历史回复信息在个性化建模方面的有效性.
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