ブログではないですスマートフォン用の表示で見るブログではないですブログでなくはないですこの広告は、90日以上更新していないブログに表示しています。conversationを解決しようという話。発話をX、応答をYとした時に(1)トピックTの一貫性:(2)発話・応答の類似度:を重み付けして応答生成時のスコアリングに用いるというもの。(1)のトピック類似度計算についてはHMM-LDAベースの手法を用いて単語単位でトピックに対する確率分布を推定した後、それを文全体に適用して文単位のトピックに対する確率分布を得て、発話応答間でのコサイン類似度で計算。probability)して平均を取るという手法でかなり優秀な文ベクトルを作れるらしく、それを使って作った2つの文のコサイン類似度を用いている。した割とシンプルな手法を取る理由としてはこの計算はdecodeの途中で1単語生成するごとに行うため、計算に時間が掛からずかつ生成途中の不完全な文に対しても適用できる手法が望ましいため。Corpusを用いている。NAACL'16で使っていた際の前処理を加えたいい感じのコーパスを使い、なんとそれを配布してくれている。自分で使っていてもこんなノイジーで大丈夫かよ感があったのでこれは試してみたい。Bahdanauの新作。ICLR'18]月別アーカイブはてなブログをはじめよう!jack_and_rozzさんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。