【问题标题】:Training conversations using sequence models使用序列模型训练对话
【发布时间】:2020-03-31 02:56:22
【问题描述】:

我有一个关于训练对话的问题,上下文是下一个语句不一定是前一个语句的函数,而是会话主体中的任何语句的函数,例如:

person1:你最喜欢的食物和餐厅是什么 第二个人:我最喜欢的食物是汉堡,麦当劳是我最喜欢的餐厅 Person1:你为什么喜欢汉堡 人2:因为我不关心吃饭时的健康方面 person1:有那么多地方可以买汉堡,你为什么喜欢麦当劳

现在我们可以看到,最后一个问题来自 3 步前收到的答案... 在这种情况下,我如何训练 lstm 以便它记住所有以前的上下文.. 基本上我正在寻找一种方法来创建我的训练数据和输出句子..

【问题讨论】:

    标签: deep-learning nlp lstm recurrent-neural-network


    【解决方案1】:

    不确定 LSTM 是否会为您发布的示例对话提供足够的长期记忆。您可能需要使用某种转换器内存网络来维护上下文。看看“角色聊天”问题的方法以及处理对话上下文的this recent paper

    【讨论】:

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