基于知识拷贝机制的生成式对话模型

摘要

基于"编码—解码"结构的端到端生成式对话模型所生成的回复多样性差、信息量少,这在很大程度上阻碍了对话的进一步扩展和深入.而知识图谱作为一种高度结构化的知识,能够为对话提供相关知识以及话题转移关系,可以用来提升对话质量.因此,该文提出了一种基于知识拷贝机制的生成式对话模型,首先使用基于知识图谱的映射机制对对话内容进行处理,随后使用知识拷贝机制直接将知识图谱中的知识引入到生成的回复中,并使用注意力机制选择知识图谱中的信息来指导回复的生成.在"2019语言与智能技术竞赛"中的"知识驱动对话"数据集上,相较竞赛举办方提供的生成式基线模型,该文所提出模型生成的回复在字符级别的F1和多样性指标DIS-TINCT-1上分别有10.47％和4.6％的提升.