建置與評估文字自動生成的情感對話系統

作者
楊德倫, 曾元顯
出版日期
2020
內容

本研究藉由2019年中文情緒對話生成(CECG)評比任務所提供約170萬則語料,運用深度學習GPT-2與BERT等技術與工具,實作了具備情感對話的系統,並以CECG提供的測試發文評估其成效。由三位人工判斷的結果,顯示本研究建置發展的系統,與2019年CECG評測最佳團隊的系統有類似的成效水準。而進一步的案例分析發現,對於訓練資料中較普遍的話題,GPT-2的語言建模技術,的確可以生成創新、有趣、完美的回應文句。本研究的主要貢獻為:一、將情感融入發文字串中做為條件求機率,以便簡潔地依原方式訓練並使用GPT-2;二、運用BERT來預測回應文句的連貫性以做為排序的依據。雖然這兩項技巧分別源自GPT與BERT的訓練機制,但我們稍加修改應用於CECG的任務上,獲得了不錯的效果。

刊名
教育資料與圖書館學
卷期
57(3)
關鍵字
人工智慧;深度學習;文意理解;文字生成;對話系統
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發布日期:2020年12月01日 最後更新:2020年12月01日