CASIA OpenIR  > 多模态人工智能系统全国重点实验室
基于文档对话系统中一种参考知识识别新方法
阮星程1,2; 向露1,2; 宗成庆1,2
Source Publication中文信息学报
2023
Pages待见刊
Abstract

在基于文档的对话系统中,参考知识识别要求根据对话历史从外部相关文档中识别出回复当前对话所依赖的相关信息。参考知识识别模型是基于文档的对话系统的必要模块,对生成回复的质量有重要影响。现有方法通常采用基于预训练的边界分类模型,然而,由于参考知识通常难以唯一确定,使用单一参考知识标签训练的模型面临鲁棒性差、泛化性低等问题。为此,该文提出了一种基于集成式自蒸馏的参考知识识别方法,该方法利用模型自身提供的参考知识软标签,依据提出的自蒸馏损失再次训练模型。集成后,模型在Doc2dial测试集上的F1值和完全匹配率分别达到了76.71和63.92,预测的参考知识所生成回复的BLEU值相较RoBERTa模型提升了1.7。

Keyword参考知识识别 集成式自蒸馏 对话系统
Indexed By中文核心期刊要目总览
Language中文
Sub direction classification自然语言处理
planning direction of the national heavy laboratory多尺度信息处理
Paper associated data
Document Type期刊论文
Identifierhttp://ir.ia.ac.cn/handle/173211/51514
Collection多模态人工智能系统全国重点实验室
Corresponding Author向露
Affiliation1.中国科学院自动化研究所 模式识别国家重点实验室
2.中国科学院大学 人工智能学院
First Author AffilicationChinese Acad Sci, Inst Automat, Natl Lab Pattern Recognit, Beijing 100190, Peoples R China
Corresponding Author AffilicationChinese Acad Sci, Inst Automat, Natl Lab Pattern Recognit, Beijing 100190, Peoples R China
Recommended Citation
GB/T 7714
阮星程,向露,宗成庆. 基于文档对话系统中一种参考知识识别新方法[J]. 中文信息学报,2023:待见刊.
APA 阮星程,向露,&宗成庆.(2023).基于文档对话系统中一种参考知识识别新方法.中文信息学报,待见刊.
MLA 阮星程,et al."基于文档对话系统中一种参考知识识别新方法".中文信息学报 (2023):待见刊.
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