融入对话上文整体信息的层次匹配回应选择(Learning Overall Dialogue Information for Dialogue Response Selection)
对话是一个顺序交互的过程,回应选择旨在根据已有对话上文选择合适的回应,是自然语言处理领域的研究热点。已有研究取得了一定的成功,但仍然存在两个突出的问题。一是现有的编码器在挖掘对话文本语义信息上尚存在不足;二是只考虑每一回合对话与备选回应之间的关系,忽视了对话上文的整体语义信息。针对问题一,本文借助多头自注意力机制有效捕捉对话文本的语义信息;针对问题二,整合对话上文的整体语义信息,分别从单词、句子以及整体对话上文三个层次与备选回应进行匹配,充分保证匹配信息的完整。在Ubuntu Corpus V1和Douban Conversation Corpus数据集上的对比实验表明了本文给出方法的有效性。
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