融合對話連貫記憶的角色一致性回復(fù)生成方法

摘要： 現(xiàn)有的對話系統(tǒng)研究往往忽略了對話過程中的角色一致性問題，這可能會導(dǎo)致對話前后的角色不匹配現(xiàn)象，從而降低用戶的對話體驗，同時，對話過程中的前后連貫性問題也備受人們所關(guān)注。為了解決以上問題，提出了一種融合對話連貫記憶的角色一致性回復(fù)生成方法。通過角色擴展模塊將原始數(shù)據(jù)集進行角色擴展，得到角色擴展數(shù)據(jù)集；通過數(shù)據(jù)提取模塊將相關(guān)度較高的角色信息與對話歷史進行提取，并從中去除冗余信息，得... （共9頁）