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
发表期刊中文信息学报
2023
页码待见刊
摘要

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。

关键词参考知识识别 集成式自蒸馏 对话系统
收录类别中文核心期刊要目总览
语种中文
七大方向——子方向分类自然语言处理
国重实验室规划方向分类多尺度信息处理
是否有论文关联数据集需要存交
文献类型期刊论文
条目标识符http://ir.ia.ac.cn/handle/173211/51514
专题多模态人工智能系统全国重点实验室
通讯作者向露
作者单位1.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
第一作者单位模式识别国家重点实验室
通讯作者单位模式识别国家重点实验室
推荐引用方式
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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