A Persona-Based Neural Conversation Model论文
问题:同样的问题,不同的表述,生成的回复就不一致。
解决方法:在seq2seq的的decoder 加入了用户向量,类似词向量,利用用户帐号信息,如性别,方言等训练而成。
实验数据是Twtter的数据,所以会有这些用户数据。
Speaker Model
选取LSTM为Seq2Seq模型的基本单元,LSTM主要的公式如下:
作者给增加了一个向量,可以看做是把变成了,如下所示:
Speaker-Addressee Model
由于一个用户对不同的人说话的方式是不一样的,重新对用户进行建模,Vij 表示i对j说话的向量,和上种方法一样,加到decoder。
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