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这是《每日邮报》的第87篇文章
具有跨域潜在动作的零触发对话生成
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#对话生成
本文是CMU在对话系统峰会SIGDIAL 2018上发表的作品，并获得最佳论文提名，角逐今年SIGDIAL最佳论文奖。本文提出了零资源对话生成问题，使得端到端的神经对话系统可以在没有新对话数据的情况下快速迁移到新领域。作者提出了动作匹配算法，从已有的领域对话数据和领域描述中学习跨领域的潜在动作，从而实现神经对话模型的零资源迁移。
测试表明，使用该算法，具有复制机制的神经对话系统可以达到与新领域训练数据相当的80%的性能。同时，本文的研究也引出了许多前沿研究课题。
本文假设一类对话领域存在共享的对话状态跟踪和对话策略，只有建立不同领域的对话语句之间的关系，模型才能在新的领域继续正常运行。作者将有对话数据的域作为源域，没有对话数据的域作为目标域。然后，通过将具有相似对话功能的源域和目标域的句子投影到相似的隐藏空空间，在源域域上训练的对话状态跟踪和对话策略可以直接在目标域上使用。这个目标可以通过交替优化AM算法中两个不同的目标函数来实现。
实验结果表明，在所有比较模型中，AM是唯一能够在一个新领域实现零资源迁移的方法。此外，为了更高效地验证未来零资源对话模型，除了利用现有的多领域人人对话数据外，论文还开放了多领域人机对话模拟器，可以自动生成不同领域、不同难度的对话。
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