交互式匹配网络在基于检索的聊天机器人中用于多轮响应选择

在本文中，我们提出了一种用于多轮响应选择任务的交互匹配网络（Interactive Matching Network, IMN）。首先，IMN 从三个方面构建词表示，以应对词汇表外（Out-of-Vocabulary, OOV）词的挑战。其次，设计了一种具有分层编码能力并能通过注意力机制生成更具描述性的表示的注意分层递归编码器（Attentive Hierarchical Recurrent Encoder, AHRE）。最后，计算了整个多轮上下文与响应候选之间的双向交互，以提取它们之间的匹配信息。在四个公开数据集上的实验表明，IMN 在所有指标上均优于基线模型，达到了新的最先进性能，并展示了跨领域的多轮响应选择兼容性。