DialogRPT:EMNLP 2020

DialogRPT：对话框排名预训练的变形金刚 预测人类的反馈（赞） :thumbs_up: 或回覆 :speech_balloon: ）的对话回应。 它是由提出的一组对话响应排序模型，该模型接受了100多百万个人反馈数据的训练，并被接受出现在。 通过对生成的响应候选进行重新排序，可以使用它来改进现有的对话框生成模型（例如 ）。 此仓库提供了PyTorch实施和预训练的模型。 快速链接： 和 演示： 或 我们考虑了以下任务，并提供了相应的预训练模型。 （点击 :floppy_disk: 下载此仓库的原始pytorch检查点，或单击 :hugging_face: 使用HuggingFace模型卡） 任务 描述 预训练模型 人的反馈 updown 响应获得最多投票的可能性有多大？ / width 回复获得最直接回复的可能性有多大？ / depth 响应获得最长追踪线程的可能性有多大？ / 类人（人与假） human_vs_rand 响应与给定上下文的