在对话中有三个现象:1.句子内部,词与词间存在先后概率关系;2.问句与问句之间会存在大量重复序列,遮蔽重复序列形成新的简洁问句更利于学习;3.问与答之间的词存在问答概率关系.如果先利用后缀数组将问句转化成遮蔽标记后的简洁问句,再通过问答概率关系利用注意力机制推出问句的回答句子的高概率可能词语,再使用attention机制给先后概率设置权重,然后利用拓扑排序算法推出可能正确的句子,并限制句子的最大长度,将这些句子作为模拟句子,最后将模拟句子与真实句子对抗,使得机器无法分辨模拟句子与真实句子,这样生成出多个完整的新回答. 请说明以上思路的可行性及优缺点!
时间: 2024-04-11 11:30:57 浏览: 22
以上思路的可行性与优缺点与之前的回答基本相同,但是对于第三个现象的问与答之间的词存在问答概率关系,需要指出一个概念上的错误。在一个对话系统中,问与答之间的概率关系是通过模型训练得到的,而不是直接存在的。下面对每个现象的可行性和优缺点进行详细说明。
1. 句子内部词与词间的先后概率关系:
- 可行性:先后概率关系可以通过语言模型进行建模,例如使用循环神经网络(RNN)或者Transformer等模型进行训练,模型可以学习到句子中词与词之间的概率关系。
- 优点:通过建模先后概率关系,可以提高生成句子的准确性和流畅性。
- 缺点:对于复杂的句子结构和语义关系,仅仅依靠先后概率关系可能无法完全捕捉到句子的含义。
2. 问句与问句之间的重复序列:
- 可行性:通过遮蔽重复序列,可以生成新的简洁问句,避免了模型在训练过程中重复学习相同的信息。
- 优点:遮蔽重复序列可以提高问句的多样性,使得模型更好地学习到不同的问句表达方式。
- 缺点:遮蔽重复序列可能导致部分语义信息丢失,需要在权衡多样性和语义准确性之间进行平衡。
3. 问与答之间的词存在问答概率关系:
- 可行性:通过注意力机制,可以根据问句推出回答句子中高概率可能的词语,从而建模问答之间的概率关系。
- 优点:注意力机制可以提高问与答之间的联系,增强模型对回答句子的生成能力。
- 缺点:问答概率关系是通过模型训练得到的,而不是直接存在的。模型需要大量的训练数据来学习并建模问答之间的概率关系。
总结:以上思路基于现有的NLP技术,包括语言模型、注意力机制和拓扑排序等方法,并结合SeqGAN的思想进行对抗训练,是可行的。然而,在实际应用中需要仔细权衡多样性和准确性之间的平衡,并且需要充足的训练数据和合适的模型及参数选择,才能达到较好的效果。此外,还需要关注模型生成的回答是否符合语义和逻辑要求,并满足用户的实际需求。