golsun/SpaceFusion
📄 Papergolsun
Ein neuartiges Framework zum Ausgleich von Diversität und Relevanz in neuronalen Dialogsystemen.
SpaceFusion bietet eine robuste Architektur für das Training von Dialogmodellen, die effektiv das Spannungsfeld zwischen Relevanz und Diversität bewältigt. Durch ein gemeinsames Optimierungsziel werden Antworten in einen strukturierten latenten Raum abgebildet, in dem semantische Relevanz und sprachliche Vielfalt während des Generierungsprozesses ausbalanciert werden. Dieser Ansatz hilft, das Problem der „langweiligen Antworten“ zu mildern, bei dem Modelle dazu neigen, auf sichere, hochwahrscheinliche Phrasen zurückzugreifen. Das Repository enthält die notwendige Python-Implementierung, um die auf der NAACL 2019 vorgestellten Ergebnisse zu replizieren, und bietet Forschern eine Grundlage zur Verbesserung der Leistung von Konversations-KI. Es ist besonders nützlich für Anwender, die sich mit Sequence-to-Sequence-Architekturen, latenten Variablenmodellen und Techniken der kontrollierten Textgenerierung in Dialogsystemen befassen.
💡Highlights
- ├─Optimiert Diversität & Relevanz
- ├─NAACL '19 Forschungsimplementierung
- └─Reduziert generische Chatbot-Antworten
🎯Für
- ├─NLP-Forscher
- └─Entwickler von Dialogsystemen