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★ 邀请嘉宾 ★

顾小东:上海交通大学副教授,博士生导师,研究方向为程序搜索、对话生成、语言模型等。2017年博士毕业于香港科技大学,师从Sunghun Kim教授。2015-2016年间作为实习生在微软亚研院从事程序自动生成方面的研究。以第一作者在ICLR、ICSE、FSE、AAAI、IJCAI等人工智能和软件工程领域顶级会议发表论文数篇,并担任审稿人。

报告题目:

基于学习排序的对话模型预训练策略

摘要:

预训练语言模型在对话生成领域取得一定的成功,然而现有的方法通常将多轮对话上下文视为一段较长的单词序列,采用字符级的自注意机制进行表示学习。该策略难以准确获取句子层级的连贯关系,并且在时间上很低效。本文提出一种针对多轮对话生成的预训练模型DialogBERT,采用层次化BERT构建句子级的连贯关系,并提出两种预训练方法:掩藏句编码回归和分布式句子顺序预测。在微博、DailyDialog等长短对话数据集上的实验结果标明DialogBERT相比现有基于预训练的对话模型如BART, DialoGPT等可以生成更连贯、细致的应答。

★ Reference ★

论文标题:

DialogBERT: Discourse-Aware Response Generation via Learning to Recover and Rank Utterances

论文链接:

https://arxiv.org/abs/2012.01775

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