An Optimization Study of Attention Mechanism-Based Natural Language Generation Models in Multi-Round Conversations
Notice bibliographique
Résumé
Existing natural language generation models often face the problems of context loss and incoherent responses when dealing with multi-round dialogs. In this paper, a multi-round dialog system based on Transformer architecture is constructed, and an intention recognition algorithm is used to form a technical support for the construction of multi-round dialog system. And the attention adapter is introduced into the natural language generation module in the system, which utilizes contextual features to improve the performance of the natural language generation model. Semantic slot extraction experiments are carried out on the ATIS dataset, and the F1 values of the semantic slot extraction task and intention recognition task of the BERT multi-task natural language generation model with the addition of the attention mechanism are improved by 0.64% and 0.15%, respectively. The multi-round dialog system designed in this paper has a perplexity of 18.33, and the BLEU metrics are higher on orders 1-4 compared to other models. Manually evaluated in terms of syntactic semantic coherence, relevance, and information content, the system performs better. It shows that the natural language generation model incorporating the attention mechanism can effectively improve the application effect of the multi-round dialog system.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».