admin 管理员组

文章数量: 1184232

Emotional Chatting Machine: Emotional Conversation Generation with Internal and External Memory

      • 问题提出
      • 该问题面临的挑战
      • 本文创新点
      • 本文难题
      • 收获
      • 开源代码

论文类别：情感对话生成
对话轮次：单轮

本文带来Hao Zhou, Minlie Huang, Tianyang Zhang, Xiaoyan Zhu, Bing Liu共同创作的文章

问题提出

对话系统在情感方面

在此文之前也有关于情感的对话系统的研究，它们大都受到心理学的启发，但是仍有很多缺点，如其要么是基于规则的研究方法，要么受限于小规模的数据。

对话系统在开放领域

当然对话系统也有在大规模数据上训练的神经网络模型，但是大多数模型研究的目的是在于提升会话生成的内容质量，包括对话轮次、对话内容所含信息量的考量。

两者结合

基于以上研究，作者提出是否可以在神经网络模型结合情感因素来解决会话生成任务，由此ECM应运而生。

该问题面临的挑战

在大规模会话生成中处理情感因素方面存在的挑战：

  1. 在大规模语料库中很难获得高质量的情感标注数据，因为情感标注是一项相当主观的任务，情感分类也是具有挑战性的。
  2. 很难以自然和连贯的方式考虑情绪，因为我们

本文标签： 论文 Chatting machine Conversation Emotional

版权声明：本文标题：《论文阅读》Emotional Chatting Machine: Emotional Conversation Generation with Internal and External Memor 内容由网友自发贡献，该文观点仅代表作者本人， 转载请联系作者并注明出处：http://roclinux.cn/b/1754604301a3020300.html， 本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容，一经查实，本站将立刻删除。