《論文閱讀》Commonsense Knowledge Aware Conversation Generation with Graph Attention

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    • 論文試圖解決什么問題？
    • 論文中提到的解決方案之關鍵是什么？
    • 新的收獲？有什么工作可以繼續深入？
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會議收錄：Proceedings of the Twenty-Seventh International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI-18)
類型：會話生成
特點：圖機制（靜態+動態），首次提出使用常識知識

本文帶來Hao Zhou, Tom Young, Minlie Huang, Haizhou Zhao, Jingfang Xu and Xiaoyan Zhu共同創作的文章

簡介

常識知識對于許多自然語言處理任務至關重要。在本文中，我們提出了一種新穎的開放域對話生成模型，以展示大規模常識知識如何促進語言理解和生成。給定用戶帖子，該模型從知識庫中檢索相關知識圖，然后使用靜態圖注意力機制對圖進行編碼，從而增強帖子的語義信息，從而更好地理解帖子。然后，在單詞生成過程中，模型會專注地讀取檢索到的知識圖譜和每個圖中的知識三元組，以通過動態圖注意力機制促進更好的生成。這是

總結

以上是生活随笔為你收集整理的《论文阅读》Commonsense Knowledge Aware Conversation Generation with Graph Attention的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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