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具有个人信息的对话生成模型研究

     

摘要

赋予聊天机器人个人信息对于提供自然的对话至关重要,对此提出具有个人信息的对话模型,包括问题分类、个人信息回复和开放域对话三个模块.在问题分类模块中,分析测试不同分类方法的效果;个人信息回复模块利用BiLSTM进行语义信息编码,训练采用对比损失函数,同时实验对比多种匹配模型;开放域对话模型以最大互信息为目标函数,减少无意义回复.实验表明该对话模型的自然性、逻辑性、多样性和一致性均优于传统模型.

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