【摘 要】
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如今,由于序列到序列模型在自然语言领域的重大突破,大多数基于对话生成任务的研究目标都集中于如何让机器产生更高质量的回复。然而,这类研究只能让聊天机器人被动地对内容进行回复,随着对话的展开,人们继续交流的意愿也会逐渐下降。因此,本文研究的方向将从如何让聊天机器人产生高质量的回复转变成如何使其主动有效地进行提问。结合问句的特点,本文提出了三种基于语法结构的问句转换方法和一种基于问句筛选的波束搜索机制。
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如今,由于序列到序列模型在自然语言领域的重大突破,大多数基于对话生成任务的研究目标都集中于如何让机器产生更高质量的回复。然而,这类研究只能让聊天机器人被动地对内容进行回复,随着对话的展开,人们继续交流的意愿也会逐渐下降。因此,本文研究的方向将从如何让聊天机器人产生高质量的回复转变成如何使其主动有效地进行提问。结合问句的特点,本文提出了三种基于语法结构的问句转换方法和一种基于问句筛选的波束搜索机制。这些方法及机制可以有效地提高标准生成模型中问句的输出量。与此同时,本文采用概率触发的形式对每种类型的问句进行管控,以确保对话的合理进行。最后,分别在两个对话基准数据集上进行对比实验,结果表明本文提出的方法能够有效地提升整体的对话质量。此外,问句转换在人类主观评估中也取得了良好的效果。在模型能够有效地提出问题后,需要进一步对其提出的问句质量进行衡量,然而目前基于对话系统的评价标准无法做到这一点。为了迎接这一挑战,本文从两个方面对问句的质量进行探讨。首先从问句本身是否具有关系词、命名实体、特殊疑问词和虚词4个方面来衡量问句本身的可回答性程度。然而,在一些特定的对话场景中,即使问句本身没有体现出较高可回答性,却仍然易于被回答,主要原因为该问句与上文的内容具有密不可分的承接关系。于是,本文将问句本身的可回答性与问句的上下文关系相结合,构建出基于对话场景的问句质量评价方法。在Twitter聊天数据集中的实验结果表明,本文提出的问句质量评价方法与人类主观测评所呈现出的结果具有较高的相关性。
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