Dialogue Generation

对话生成是自然语言处理中的任务，旨在理解自然语言输入以生成相应的输出。该任务的核心目标是构建能够与人类进行流畅双向对话的系统，如聊天机器人。通过FusedChat和Ubuntu对话语料库等基准测试，对话生成模型可使用BLEU、ROUGE和METEOR等指标评估，尽管这些指标与人类判断的相关性较弱，但新的评估方法如无监督无参考（USR）和自动无参考对话评估指标（MaUde）正在解决这一问题。对话生成的应用价值在于提升人机交互的自然度和有效性，增强用户体验。