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开放域对话生成的话题引导研究

开放域对话生成的话题引导研究

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作者：王宏荣山西财经大学

学位级别：硕士

随着社交网络的发展,各种社交平台逐步渗透到了人们的生活中,人们的社交方式除了线下交流,更多的已经逐渐转移到了线上交流。这种情况的出现为社交平台积累了大量真实的对话数据,这为开放域生成式对话的研究提供了数据支撑。同时,大量... 详细信息

随着社交网络的发展,各种社交平台逐步渗透到了人们的生活中,人们的社交方式除了线下交流,更多的已经逐渐转移到了线上交流。这种情况的出现为社交平台积累了大量真实的对话数据,这为开放域生成式对话的研究提供了数据支撑。同时,大量对话数据的积累直接推动了开放域聊天机器人的研究。如何挖掘实际对话资源中蕴含的语言规律,进而提高开放域聊天机器人的智能化水平,是开放域生成式对话研究所面临的关键问题。在应用层面上,面向开放域的生成式对话系统的需求逐渐增多,如自动客服、个人助手、聊天机器人等,产业界对人机对话方法和模型的性能要求也不断提升,亟需研发能够更加贴近自然交流的人机对话模型。本文针对开放域对话生成任务面临的上述问题,提出基于话题引导的方法,分别针对单轮和多轮对话设计不同策略,以提高对话质量,研究内容包括以下两方面:(1)基于双对抗网络的单轮对话生成研究。对话内容的话题反映了对话过程的语义逻辑,是对话数据的关键信息。基于Seq2Seq的对话生成模型可以有效地获取词语间的序列关系,但忽略了语句间的话题逻辑,产生的应答易出现无意义的语句(例如“我也不知道”),这样的现象称为“安全回复”问题。对此本文提出双对抗网络的单轮对话生成模型(TR-ARG),在生成模型中嵌入话题注意力机制,引导模型产生符合话题逻辑的应答。模型训练采用双对抗网络方式,用于协同优化文本序列和话题逻辑目标。实验在公开的Opensubtitles对话数据集上设计对比指标,验证了本文提出的方法对单轮对话话题导向任务的有效性。(2)话题引导的多轮对话生成策略研究。自然对话是多次交替发言产生的多轮对话过程,随着发言过程的演进,对话内容和话题同步发生迁移,如何控制生成应答的话题走向是对话生成必须考虑的问题。已有多轮对话模型尚缺少有效的聊天话题控制机制,使得模型缺乏话题推理能力,易生成内容单调且话题不连贯的语句。本文提出话题引导的多轮对话生成策略(DATHRED),在生成模型中设计了基于知识图谱的话题平滑策略,用以提升模型的话题推理能力。模型训练采用基于双对抗网络的方式,设计模型目标函数,完成模型参数学习。针对提出的话题平滑策略,实验设计一种话题平滑评估方法,并在Kd Conv数据集上设计对比实验,验证了本章提出的方法对多轮对话话题导向任务的有效性。本文的提出的方法在理论层面上对开放域对话生成任务的话题平滑回复方法进行了新的探索,在应用层面上为电子商务中的人机对话系统应用提供了新的技术和模型,具有良好的理论意义和商业推广价值。

关键词：多轮对话生成话题引导双对抗网络话题平滑策略

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