抽象的
面向目标的会话代理商在日常生活中随着个人助理到客户支持系统而导致的日常生活中无处不在。对于这些系统以更自然的方式接触用户并实现其目标，他们需要不仅仅是通过这些问题提供信息丰富和指导用户，而且还要与用户社交。为此，我们延长了发展生成深层学习模型的风格转移研究，以控制特定风格，如情绪和个性。雷竞技是骗人的这与对话代理人的对话生成特别有用和相关。在本文中，我们首先应用统计建模技术来理解人类谈话。我们举报了人类使用的社会语言与用户参与和任务完成有关。之后，我们提出了一种对话代理模型，该模型能够将社会语言注入代理响应，同时仍然保持内容的同时输入用户消息。该模型基于最先进的端到端对话模型使用序列来序列深度学习架构，延伸，延伸了情绪和礼貌特征。我们使用人为判断和自动语言措施，在内容保存和社会语言水平方面评估模型。结果表明，该模型可以生成社会响应，使代理能够以更具社会意识的方式解决用户的问题。
作者
会议
Convai @ Neurips 2018
全文
“你可以更加礼貌和积极吗？将社会语言注入面向任务的会话代理（PDF）
优步AI.
注释