《论文阅读》Multi-Task Learning of Generation and Classification for Emotion-Aware Dialogue Response Gener
《论文阅读》Multi-Task Learning of Generation and Classification for Emotion-Aware Dialogue Response Generation
- 简介
- 模型构架
- 数据集
- 实验结果
- 创新点
- 总结
出版： NAACL-HLT
时间：2021
类型：情感识别+回复生成
特点：多种情感粒度损失叠加+加权损失
作者：Tatsuya Ide and Daisuke Kawahara
第一作者机构：Waseda University
简介
为了让计算机自然地与人类交互，它需要像人类一样。在本文中，我们提出了一种神经反应生成模型，该模型具有生成和分类的多任务学习，侧重于情感。我们的模型基于 BART (Lewis et al., 2020)，一种预训练的 Transformer 编码器解码器模型，经过训练可以同时生成响应和识别情绪。此外，我们对任务的损失进行加权以控制参数的更新。自动评估和众包手动评估表明，所提出的模型使生成的响应更具情感意识。
模型构架
The input/output format of each tas
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