역행 및 정행 시퀀스: 생성적 짧은 텍스트 대화를 위한 내용 소개 접근법

신경망을 사용하여 인간-컴퓨터 대화 시스템에서 응답을 생성하는 것이 최근 몇 년 동안 점점 더 많은 관심을 받고 있습니다. 그러나 결과는 만족스럽지 않습니다: 신경망은 안전하고 관련 있는 응답을 생성하는 경향이 있어 거의 의미가 없습니다. 본 논문에서는 신경망 기반 생성 시스템에 대한 내용 소개 접근법을 제안합니다. 우리는 먼저 점진적 상호 정보(PMI)를 사용하여 응답의 주요 요점을 반영하는 키워드로서 를 예측합니다. 그 후, 주어진 키워드를 포함하는 를 생성하는 "역행 및 정행 시퀀스로의 변환" 모델인 2BF를 제안합니다. 실험 결과, 우리의 접근법은 평가 및 엔트로피 측면에서 기존의 시퀀스-투-시퀀스 모델보다 우수함을 보였으며, 예측된 키워드가 응답의 적절한 위치에 있을 수 있음을 보여주었습니다.