【摘 要】
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针对电影知识对话响应中涉及大量的专有名词(如人名、地名等)且一条响应中可能涉及到多条知识的特点,提出了一种新的电影知识智能对话方法。首先,构建电影知识库和电影知识对
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针对电影知识对话响应中涉及大量的专有名词(如人名、地名等)且一条响应中可能涉及到多条知识的特点,提出了一种新的电影知识智能对话方法。首先,构建电影知识库和电影知识对话数据集;然后,编码器部分采用3-hops记忆神经网络,将历史对话编码成向量;最后,解码器部分将GRU和3-hops记忆神经网络相结合,用GRU的隐藏状态作为3-hops的动态查询向量,指导响应生成。结果显示该电影知识智能对话方法不仅解决了生成无意义响应的问题,又能保证生成响应的多样性。
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