Файл:Emulating Human Conversations using Convolutional Neural Network-based IR 1606.07056v1.pdf

Материал из Материалы по машинному обучению
Перейти к: навигация, поиск
Emulating_Human_Conversations_using_Convolutional_Neural_Network-based_IR_1606.07056v1.pdf(0 × 0 пикселей, размер файла: 731 КБ, MIME-тип: application/pdf)

Abhay Prakash Microsoft, India abprak@microsoft.com Chris Brockett Microsoft Research, Redmond, WA, USA chrisbkt@microsoft.com Puneet Agrawal Microsoft, India punagr@microsoft.com


ABSTRACT

Conversational agents (“bots”) are beginning to be widely used in conversational interfaces. To design a system that is capable of emulating human-like interactions, a conversational layer that can serve as a fabric for chat-like interaction with the agent is needed. In this paper, we introduce a model that employs Information Retrieval by utilizing convolutional deep structured semantic neural network-based features in the ranker to present human-like responses in ongoing conversation with a user. In conversations, accounting for context is critical to the retrieval model; we show that our context-sensitive approach using a Convolutional Deep Structured Semantic Model (cDSSM) with character trigrams significantly outperforms several conventional baselines in terms of the relevance of responses retrieved.

Categories and Subject Descriptors
H.3.3 [Information Storage And Retrieval]: Information Search and Retrieval;
I.2.7 [Artificial Intelligence]: Natural Language Processing

Keywords Chat bot; Deep learning; Structured Semantics; Conversational agent; Convolutional Networks; Twitter data

История файла

Нажмите на дату/время, чтобы просмотреть, как тогда выглядел файл.

Дата/времяРазмерыУчастникПримечание
текущий12:52, 28 декабря 20160 × 0 (731 КБ)Slikos (обсуждение | вклад)
  • Вы не можете перезаписать этот файл.

Следующая 1 страница ссылается на данный файл: