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深度学习自然语言处理
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RT-KGD：多轮对话过程中的知识转换模型
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每天给你送来NLP技术干货！ ---- 本论文已入选国际语义网顶级会议ISWC 2022，论文标题为《RT-KGD: Relation Transition Aware Knowledge-Grounded Dialogue Generation》，该论文在融入知识图谱的对话生成任务中提出了一个新的模型RT-KGD来探究多轮对话中知识话题之间的转移关系，从而生成逻辑更连贯、融入信息更准确的回复语句。 Arxiv链接：https://arxiv.org/abs/2207.08212 Github链接：htt
zenRRan
2022-09-06
727
0
【论文】赛尔原创 | EMNLP 2019基于知识库检索器的实体一致性端到端任务型对话系统
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任务型对话系统可以用来帮助用户完成订购机票、餐厅预订等业务，越来越受到研究者的关注。近几年，由于序列到序列(sequence-to-sequence)模型和记忆网络(memory-network)的强大建模能力，一些工作直接将任务型对话建模为端到端任务型对话任务。如图一所示，输入输出定义如下：
zenRRan
2019-12-26
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