融入对话上文整体信息的层次匹配回应选择(Learning Overall Dialogue Information for Dialogue Response Selection)

Bowen Si (司博文), Fang Kong (孔芳)


Abstract
对话是一个顺序交互的过程,回应选择旨在根据已有对话上文选择合适的回应,是自然语言处理领域的研究热点。已有研究取得了一定的成功,但仍然存在两个突出的问题。一是现有的编码器在挖掘对话文本语义信息上尚存在不足;二是只考虑每一回合对话与备选回应之间的关系,忽视了对话上文的整体语义信息。针对问题一,本文借助多头自注意力机制有效捕捉对话文本的语义信息;针对问题二,整合对话上文的整体语义信息,分别从单词、句子以及整体对话上文三个层次与备选回应进行匹配,充分保证匹配信息的完整。在Ubuntu Corpus V1和Douban Conversation Corpus数据集上的对比实验表明了本文给出方法的有效性。
Anthology ID:
2020.ccl-1.26
Volume:
Proceedings of the 19th Chinese National Conference on Computational Linguistics
Month:
October
Year:
2020
Address:
Haikou, China
Venue:
CCL
SIG:
Publisher:
Chinese Information Processing Society of China
Note:
Pages:
266–276
Language:
Chinese
URL:
https://www.aclweb.org/anthology/2020.ccl-1.26
DOI:
Bib Export formats:
BibTeX MODS XML EndNote
PDF:
http://aclanthology.lst.uni-saarland.de/2020.ccl-1.26.pdf