شبكة مؤشر هجينة موجهة بالقالب لنظم المحادثة الهدفية القائمة على المعرفة

تتبع معظم أنظمة المحادثة الموجهة نحو المهام المستندة إلى الشبكات العصبية النموذج الترميزي-الترميزي (encoder-decoder)، حيث يعتمد المُشفِّر بشكل كامل على النص المُدخل لتكوين تسلسل من الكلمات، مما يؤدي غالبًا إلى عدم استقرار وقراءة ضعيفة. مستوحى من النهج التقليدي القائم على القوالب، نقترح شبكة مُؤشر هجينة موجهة بالقوالب لأنظمة المحادثة الموجهة نحو المهام القائمة على المعرفة، والتي تستخرج عدة إجابات محتملة ذات صلة من مستودع محادثات مخصص للنطاق مسبق التجهيز كإجابات توجيهية، ثم تُدمج هذه الإجابات التوجيهية في كل من عمليتي الترميز والتشييد. بشكل خاص، نصمم نموذج شبكة مؤشر ذا ذاكرة مزودة بآلية تمرير (gating mechanism) للاستفادة الكاملة من الارتباط الدلالي بين الإجابات المسترجعة والإجابة الصحيحة. وقد قمنا بتقييم نموذجنا على أربع مجموعات بيانات شائعة الاستخدام في المهام الموجهة، تشمل مجموعة محاكاة وأثلاث مجموعات تم إنشاؤها يدويًا. أظهرت النتائج التجريبية أن النموذج المقترح يحقق أداءً أفضل بشكل ملحوظ مقارنة بالطرق الرائدة في المجال وفقًا لمختلف مقاييس التقييم التلقائي.