0 Abstract

추가 지식에 의한 대화 생성의 기초는 지식이 풍부하고 매력적인 응답으로 응답할 수 있는 시스템을 구축하는 데 큰 잠재력을 보여주었습니다.
기존의 연구들은 적절한 지식으로 반응을 종합하는 방법에 초점을 맞추었지만, 같은 맥락에서도 동일한 지식이 화자에 의해 다르게 표현될 수 있다는 점을 간과하고 있다.
이 연구에서 우리는 주로 지식 표현의 두 가지 측면, 즉 응답의 구조와 각 부분의 내용 스타일을 고려합니다.
따라서 우리는 구조와 콘텐츠 스타일을 각각 나타내기 위해 두 개의 순차적 잠재 변수를 도입합니다.
우리는 분할 기반 생성 모델을 제안하고 응답에서 지식 표현의 기본 패턴을 발견하기 위해 변형 접근 방식으로 모델을 최적화합니다.
두 가지 벤치마크에 대한 평가 결과 우리 모델이 몇 가지 예에서 정의한 구조 스타일을 학습하고 원하는 콘텐츠 스타일로 응답을 생성할 수 있음을 나타냅니다.

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