利用对话模型引导的对话生成推荐

TP20; 对话推荐技术旨在通过与用户的对话交互完成高质量的信息推荐.针对已有研究存在的对话目标预测准确性不高的问题,提出一种利用对话模型引导的对话生成推荐(dialogue guided recommendation of dialogue generation,DGRDG)模型.首先,利用对话模型生成对话目标,通过经典的Seq2Seq模型融合输入的对话历史、用户画像以及知识信息来生成对话目标;其次,提出目标重规划策略(goal replan policy,GRP)来修正生成的对话目标,以提高对话目标预测的准确率.在DuRecDial数据集上进行实验的结果表明,对话目标生成模块在引入目标重规...

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Published in东北大学学报（自然科学版） Vol. 43; no. 10; pp. 1397 - 1404
Main Authors 齐孝龙, 韩东红, 高翟, 乔百友
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 东北大学 计算机科学与工程学院, 辽宁 沈阳 110169 01.10.2022
Subjects
对话策略
管道模型
对话推荐
对话目标规划
对话生成
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Summary:TP20; 对话推荐技术旨在通过与用户的对话交互完成高质量的信息推荐.针对已有研究存在的对话目标预测准确性不高的问题,提出一种利用对话模型引导的对话生成推荐(dialogue guided recommendation of dialogue generation,DGRDG)模型.首先,利用对话模型生成对话目标,通过经典的Seq2Seq模型融合输入的对话历史、用户画像以及知识信息来生成对话目标;其次,提出目标重规划策略(goal replan policy,GRP)来修正生成的对话目标,以提高对话目标预测的准确率.在DuRecDial数据集上进行实验的结果表明,对话目标生成模块在引入目标重规划策略后,对话目标预测的准确率提高了3.93％;总体模型在BLEU,DISTINCT,F1以及人工评价指标上具有较好的效果.
ISSN:1005-3026
DOI:10.12068/j.issn.1005-3026.2022.10.005