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이 논문은 자연어 응답 제안을 위한 계산적으로 효율적인 기계 학습 방법을 제시합니다. n-그램 임베딩 특징을 사용하는 피드포워드 신경망은 메시지를 벡터로 인코딩하여 메시지-응답 쌍의 높은 내적 값을 제공하도록 최적화됩니다. 최적화된 검색이 응답 제안을 찾습니다. 이 방법은 대규모 상용 이메일 애플리케이션인 Gmail의 Inbox에서 평가되었습니다. 시퀀스-투-시퀀스 접근 방식에 비해, 새로운 시스템은 동일한 품질을 훨씬 적은 계산 요구 사항과 지연 시간으로 달성합니다.
Henderson et al. (Mon,)은 이 질문을 연구했습니다.